最优传输理论在无监督图压缩与应用

“7-1+基于最优传输理论的无监督图压缩及其在时间线摘要上的应用.pdf” 本文主要探讨了如何利用最优传输理论进行无监督的图压缩，并将其应用于时间线摘要以及分子图分析中。在当前的图机器学习领域，尤其是在生物计算中，图模型被广泛用于表示复杂的实体关系，如分子化合物、生物知识图谱和蛋白质图。这些图模型对于理解分子的化学性质、药物发现、蛋白质结构预测等具有重要意义。 图的池化与压缩是图神经网络中的一种关键操作，旨在减少图的规模，同时保持其关键信息。最优传输理论（Optimal Transport Theory）提供了一种衡量和转化分布的方法，它在此处被用于无监督地减小图的复杂性，即图压缩。这种方法可以保留图的拓扑结构和节点间的相似性，使得压缩后的图依然能够反映原始图的关键特征。 无监督学习在图压缩中的应用主要是通过构建不依赖于标签的损失函数，优化节点之间的匹配，以实现图的层次结构建模。这种层次结构对于理解和简化复杂网络尤其有用，例如在药物发现中，通过压缩分子图可以高效地识别潜在的药物属性或反应路径。 在分子图上的应用，图压缩可以帮助分析化学反应、药物设计和药物靶点预测。例如，通过压缩分子图，可以快速识别可能的化学反应模式，预测药物与靶点蛋白的相互作用（DTI），以及药物之间的相互作用（DDI），从而加速药物研发过程。 时间线摘要的应用则涉及信息提取和总结。在大量的时间序列数据中，如新闻事件、社交媒体动态等，最优传输理论可以用来找出关键的时间点和事件，生成简洁而全面的时间线摘要。这种方法有助于减少信息过载，提供决策支持，尤其适用于实时监控和历史数据分析。 基于最优传输理论的无监督图压缩不仅在生物计算中展示了巨大的潜力，如在分子图分析中简化复杂化学问题，同时也为时间序列数据的处理提供了新思路，通过高效压缩和摘要，提升了数据分析的效率和精度。这一技术的发展将对图神经网络和相关领域的研究产生深远影响。