数据驱动的预训练图神经网络策略与负迁移研究

"《预训练图神经网络：以数据为中心的一些思考》是一篇来自复旦大学的Jiarong Xu教授的论文，发表于DataFunSummit2023智能风控峰会资料中。该文章探讨了在图神经网络（GNN）预训练领域的关键问题，特别是围绕如何有效地避免负迁移现象，以及何时进行GNN预训练。 首先，作者指出尽管图神经网络预训练展示了从无监督数据中学习图数据的巨大潜力，它在实践中却常常导致下游任务中的负迁移，即预训练模型在某些任务上表现不佳。根据[1] Qiuet al. 在KDD'20年的研究，高达45.5%的下游任务受到负迁移的影响。这表明传统的直接在预训练模型上微调策略并不总是最优的。 接下来，论文提出了研究路线图，着重于解决这些问题。首先，作者探讨了何时进行图神经网络预训练，这涉及到对数据和任务特性的理解，以及如何确定在何种场景下预训练方法能带来最大的收益。为了减少负迁移，近期的研究关注于确定预训练的内容和方法，但确保预训练数据与下游任务数据之间的迁移性并非易事。 在现有的工作中，研究者们面临着一个挑战：如何在保持模型性能的同时，找到最佳的预训练策略，以便在实际应用中实现更高效的学习。这可能涉及对预训练目标的选择、数据增强技术、自监督任务设计以及迁移学习的有效性等方面的研究。此外，文中还可能讨论了针对特定领域或任务类型定制预训练模型的方法，以及评估预训练效果的指标和方法。 《预训练图神经网络：以数据为中心的一些思考》这篇文章提供了深入洞察，鼓励业界进一步探索如何利用数据驱动的方法来优化GNN预训练，以提升模型在真实世界任务中的性能，降低负迁移的风险，并为GNN在智能风控和其他领域的应用提供更坚实的基础。"