图神经网络自监督学习：一份综合综述

"图神经网络自监督学习的综述" 图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）已经成为处理非结构化数据，特别是复杂网络数据的重要工具。然而，传统的监督学习方法通常依赖于大量标记数据，这在许多实际场景中是难以获取的。自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）则提供了一种有效利用未标记数据的新方法，它在自然语言处理和图像识别等领域已经展现出强大的潜力。 这篇综述论文《图神经网络自监督学习：一个统一的回顾》由Yaochen Xie、Zhao Xu、Zhengyang Wang和Shuiwang Ji撰写，全面探讨了如何将自监督学习应用于GNNs，以解决标记数据不足的问题。文章中，作者将自监督学习方法分为对比学习（Contrastive Models）和预测模型（Predictive Models）两大类，并为每一类构建了一个统一的框架，详细阐述了这些方法在不同组件下的差异。 在对比学习类别中，作者分析了如何通过构建图的表示并对比不同的表示形式来学习节点或图的内在特征。这种方法通常涉及生成正样本和负样本，然后优化模型以区分它们。而在预测模型类别中，研究焦点在于设计预训练任务，如预测图中的缺失部分、恢复边或者预测节点的上下文信息。 通过对现有方法的统一分析，该综述揭示了各种自监督学习方法之间的相似性和差异性，为未来的研究提供了基础。论文还总结了不同的自监督学习设置，以及在每种设置中使用的对应数据集，这对于研究人员复现实验和开发新算法非常有帮助。 自监督学习在图神经网络上的应用不仅扩展了深度学习在图数据上的能力，而且有助于克服数据标注的瓶颈，使得模型在大规模无标签数据上也能进行有效的学习。随着对这一领域的深入理解和方法的不断优化，可以预见，图神经网络在社交网络分析、生物信息学、化学分子结构分析等多个领域将有更广泛的应用。