图自监督学习：2021年全面指南

图自监督学习（Graph Self-Supervised Learning, GSSL）作为近年来图深度学习领域的新兴研究热点，旨在解决传统（半）监督学习存在的标签依赖、泛化能力差和鲁棒性弱等问题。相比于计算机视觉和自然语言处理领域的自监督学习，图SSL具有独特的背景和策略，因为它处理的是具有复杂关系结构的数据。 GSSL的核心理念是通过设计巧妙的自我监督任务，使模型能够在没有显式标签的情况下学习图数据的内在结构和特征。这种学习范式包括四种主要方法：1) 基于生成的方法，如生成节点表示或子图，通过比较生成结果与原始图的相似性进行学习；2) 基于辅助属性的方法，利用图中固有的属性信息，如属性预测或转移预测，作为监督信号；3) 基于对比的方法，通过比较节点或图之间的差异来捕捉结构信息；4) 混合方法，结合多种策略，以提高学习效率和性能。 GSSL在多个研究领域展现出广泛应用，如推荐系统、社交网络分析、生物信息学和社区发现等。研究者们已经开发了一系列专用的数据集，如Cora、PubMed、ogbn-arxiv等，用于评估模型性能。此外，评估基准和性能比较也是GSSL研究的重要组成部分，它们帮助衡量模型在无监督情况下的学习效果。 尽管图SSL取得了一定的进步，但仍面临一些挑战，如如何设计更有效的借口任务以提取更丰富的图信息、如何处理大规模图数据的效率问题，以及如何提高模型的泛化能力和对抗性鲁棒性。未来的研究方向可能包括开发新的自我监督任务、探索跨模态学习在图数据中的应用，以及融合图SSL与其他机器学习技术以提升整体性能。 总结来说，图自监督学习是图深度学习领域的一个重要分支，它通过自动生成监督信号，降低对标签的依赖，从而在不增加额外成本的同时，提高模型的泛化能力和鲁棒性，为图数据分析提供了强大的工具。随着研究的深入，我们可以期待更多的创新和突破在这个领域。