ScaleGraph：一个可扩展的自我监督框架，用于跨域零样本图学习

《Pattern Recognition》：ScaleGraph: A Scalable Self-supervised Framework for Cross-domain Zero-shot Graph Learning

跨域零样本图学习框架ScaleGraph通过三创新模块解决特征错位、结构异质性和域偏差问题，在链接预测和节点分类任务中表现优于现有方法。

　　零-shot图学习（ZGL）在许多现实应用中扮演着关键角色。这种技术允许模型在没有特定任务微调的情况下，对未见过的图结构和标签分布进行泛化，从而实现跨领域和跨演化的图数据之间的知识迁移。尽管在图表示学习方面已经取得了显著进展，但提取通用且与任务无关的特征仍然是一个挑战，这限制了图模型在不同领域之间的即插即用泛化能力。为了弥补这一不足，我们提出了ScaleGraph，这是一种可扩展的自监督框架，通过三个关键创新来缓解特征错位、结构异质性和领域偏差问题。这些创新包括：（1）一种无参数的图标记器，通过非线性核映射对跨领域的异质特征空间进行对齐；（2）一种具有线性注意力机制的分层Transformer，用于捕捉多尺度的结构依赖关系；（3）一种轻量级的分类器调度器，通过最优传输实现元学习的领域适应。广泛的实验结果表明，ScaleGraph在跨领域节点分类和链接预测任务中取得了最先进的（SOTA）性能，突显了其在零-shot图学习中的强大适应性和有效性。

图数据涵盖多个领域，包括社交网络、生物系统、交通网络和知识图谱。近年来，随着图神经网络（GNNs）的出现，节点分类、链接预测和图分类等任务取得了显著进展。然而，图数据常常出现在新的和不断演化的领域中，其中未见过的节点、边和关系不断出现，这使得传统模型在不重新训练的情况下难以适应。这突显了零-shot图学习在现实应用中的重要性，它允许模型在不进行任务特定微调的情况下，对不同领域进行泛化。尽管零-shot图学习展现出巨大的潜力，但实现有效的跨领域泛化仍然极具挑战性，因为图数据本身的复杂性。跨领域图通常表现出显著的分布变化，这是由结构和属性异质性引起的。例如，在社交网络图中，节点代表用户，边表示友谊或互动。这些图通常具有小世界特性以及社区结构，节点度分布往往遵循幂律分布。相比之下，交通网络图由代表城市或交叉口的节点组成，边对应道路或路线。它们的结构受到空间约束的影响，形成更规则的拓扑结构，并且平均节点度较低。这些异质性导致了特征错位和领域偏差，使得在不同领域之间提取通用的图表示变得困难。

为了解决这些异质性挑战，近年来一些研究尝试在零-shot图学习中进行改进。例如，OpenGraph [10] 主要强调拓扑结构，但未能充分利用节点特征，限制了其在零-shot推理任务中的鲁棒性。AnyGraph [8] 主要通过奇异值分解（SVD）解决结构和特征异质性问题。然而，SVD的固有线性特性在初始编码阶段导致了关键信息的丢失，可能引发后续处理步骤中的误差传播。此外，AnyGraph缺乏一种全局信息传播的机制，这在许多领域中是至关重要的。虽然一些方法 [7], [12], [13] 利用大型语言模型（LLMs）进行图基础模型学习，但它们通常需要大量的计算资源，并且在使语言模型有效捕捉或描述全局大规模图结构方面面临重大挑战。

为了应对这一差距，我们提出了ScaleGraph，这是一种可扩展的自监督框架，专门用于跨领域零-shot图学习。我们的方法引入了一种无参数的图标记器统一模块（PGTU），以解决图之间的特征错位和尺度差异问题。该模块利用核主成分分析（KPCA）进行非线性特征提取和降维，使不同图领域之间的属性对齐更加一致。为了增强知识迁移并更好地处理大规模图中的依赖关系，我们提出了统一的大规模图former模块（UniGformer）。通过将线性注意力与无参数的图卷积网络（GCN）相结合，该模块有效解决了结构异质性问题，同时在计算效率和模型表达能力之间保持平衡。此外，我们设计了一种自适应图分类器模块（AdaGraph），该模块结合了动态选择机制和对比学习策略，以增强领域适应性并缓解领域偏差。总体而言，这些创新使ScaleGraph能够有效泛化到未见过的图，并在各种跨领域图学习任务中保持稳健的性能。

我们的主要贡献可以总结如下：
1. **有效的跨领域零-shot图学习**。我们提出了ScaleGraph，一种高效的跨领域零-shot图学习框架。该框架有效缓解了零-shot图学习中存在的问题，并实现了对共享领域知识的有效建模。
2. **架构设计**。我们设计了三个新的模块，以应对跨领域图数据中的特征错位、结构异质性和领域偏差问题，使通用图表示的提取更加有效。
3. **卓越的性能**。我们在多样化的跨领域零-shot任务上进行了广泛的实验，结果表明ScaleGraph在链接预测和节点分类任务中始终优于最先进的方法，展示了其在现实图应用中的强大适应性和可扩展性。

图神经网络（GNNs）在深度学习领域取得了重要进展，为复杂图结构数据的建模和分析提供了前所未有的能力。与传统机器学习方法不同，GNNs专门设计用于处理图数据中固有的复杂关系，能够有效利用节点和边的信息，捕捉图中实体之间的依赖关系。GNNs的基础原理在于通过聚合相邻节点的信息来更新每个节点的表示，从而逐步学习图的整体结构特征。这种机制使GNNs能够在保持局部信息的同时，捕捉全局的模式和关系，适用于各种图结构数据的处理任务。GNNs的广泛应用表明，它们在建模和分析图数据方面具有显著优势，特别是在处理大规模和复杂图结构时，表现出良好的表达能力和泛化能力。

在本文中，我们采用了一套统一的符号体系，以确保术语的一致性。大写字母表示矩阵，小写字母表示向量，斜体字体用于表示集合。具体而言，我们考虑一个图 $ G = (V, E, X) $，其中 $ V = \{v_1, \cdots, v_n\} $ 表示图 $ G $ 中的节点集合，$ E = \{(v_1, v_2), \cdots, (v_s, v_t)\} $ 表示图中的边集合，$ X = \{x_1, \cdots, x_n\} $ 表示节点属性集合，其中 $ x_i $ 代表与节点 $ v_i $ 相关的属性特征。这种形式化方法为不同图数据之间的建模和分析提供了统一的基础。

本文的第三部分详细介绍了ScaleGraph框架的基础设计原则和架构组件。如图1所示，该框架的结构概览表明，ScaleGraph通过系统化的架构整合了多个功能模块。后续的子部分将详细阐述三个关键的设计元素：PGTU、UniGformer和AdaGraph，分别介绍它们的方法和实现策略。PGTU模块旨在解决跨领域图数据中的特征错位和尺度差异问题，通过非线性核映射对齐不同领域的异质特征空间。该模块利用核主成分分析（KPCA）进行非线性特征提取和降维，使不同图领域之间的属性对齐更加一致。这种机制能够有效减少不同领域之间的特征差异，提高模型在跨领域任务中的泛化能力。

UniGformer模块则专注于增强知识迁移并更好地处理大规模图中的依赖关系。通过将线性注意力机制与无参数的图卷积网络（GCN）相结合，该模块能够捕捉多尺度的结构依赖关系，同时在计算效率和模型表达能力之间保持平衡。这种设计使得模型能够在处理大规模图数据时，保持较高的性能和适应性，同时避免因计算资源限制而影响整体效果。此外，UniGformer模块的引入使得模型能够更好地适应不同领域之间的结构异质性，提高其在跨领域任务中的鲁棒性。

AdaGraph模块则负责增强领域适应性并缓解领域偏差。该模块结合了动态选择机制和对比学习策略，能够根据不同领域的特征和结构自动调整分类器的参数，从而提高模型在跨领域任务中的适应能力。对比学习策略通过学习图中节点之间的相似性和差异性，使得模型能够更准确地识别和分类未见过的图结构。这种机制在处理不同领域的图数据时尤为重要，因为领域之间的差异可能导致特征错位和分类误差。通过动态选择机制，AdaGraph能够根据实际需求调整分类器的参数，提高模型在不同领域中的适应性。

在实验部分，我们使用了来自四个不同领域的二十个公开图数据集来评估模型的跨领域泛化能力。这些数据集包括电子商务、学术、生物和合成结构图。这一多样化的选择使我们能够全面研究领域特定语义和结构异质性如何影响模型性能。在电子商务领域，我们包含了Yelp-text、P-Tech、Goodreads、P-Home和Fitness数据集，涵盖了消费者行为和交互数据。在学术领域，我们包括了相关的数据集，如学术网络中的论文、作者和引用关系。在生物领域，我们使用了生物分子网络和蛋白质相互作用数据，以评估模型在处理生物图结构时的能力。在合成结构图领域，我们使用了多种人工构造的图数据集，以测试模型在不同结构和属性配置下的表现。

通过这些实验，我们验证了ScaleGraph在跨领域零-shot任务中的有效性。实验结果表明，ScaleGraph在链接预测和节点分类任务中取得了最先进的性能，优于现有的其他方法。此外，模型在低资源设置下仍能保持稳健的性能，显示出其在现实应用中的适应性和实用性。这些结果表明，ScaleGraph能够有效处理跨领域图数据中的异质性问题，提高模型在不同领域的泛化能力。

为了进一步提高模型的适应性和泛化能力，我们还在实验中测试了ScaleGraph在不同领域和不同任务中的表现。结果表明，ScaleGraph能够有效适应不同领域的图数据，并在各种任务中保持较高的性能。这些实验不仅验证了模型的有效性，还展示了其在现实应用中的广泛适用性。通过这些实验，我们进一步确认了ScaleGraph在处理跨领域图数据时的优势，包括其强大的适应能力、良好的泛化能力和较高的计算效率。

在本文中，我们提出的ScaleGraph框架通过三个关键模块实现了对跨领域图数据的处理。这些模块分别是PGTU、UniGformer和AdaGraph。PGTU模块通过非线性核映射对齐不同领域的异质特征空间，使模型能够在不同领域之间保持一致的属性对齐。UniGformer模块通过结合线性注意力机制和无参数的图卷积网络，有效捕捉多尺度的结构依赖关系，同时在计算效率和模型表达能力之间保持平衡。AdaGraph模块则通过动态选择机制和对比学习策略，增强模型的领域适应性并缓解领域偏差。

通过这些模块的协同工作，ScaleGraph能够有效处理跨领域图数据中的异质性问题，提高模型在不同领域的泛化能力。实验结果表明，ScaleGraph在链接预测和节点分类任务中取得了最先进的性能，显示出其在现实应用中的强大适应性和可扩展性。此外，模型在低资源设置下仍能保持稳健的性能，表明其在实际应用中的实用性。

在实际应用中，零-shot图学习面临诸多挑战，包括跨领域数据的结构异质性、属性差异以及领域偏移。这些挑战使得模型难以在不同领域之间进行有效的泛化。通过ScaleGraph框架的设计，我们能够有效缓解这些挑战，提高模型在跨领域任务中的表现。PGTU模块通过非线性特征提取和降维，使不同领域的特征空间更加一致。UniGformer模块通过结合线性注意力机制和无参数的图卷积网络，能够捕捉多尺度的结构依赖关系，同时保持计算效率。AdaGraph模块则通过动态选择机制和对比学习策略，增强模型的领域适应性。

这些创新使ScaleGraph能够有效泛化到未见过的图结构，并在各种跨领域任务中保持稳健的性能。实验结果表明，ScaleGraph在链接预测和节点分类任务中取得了最先进的性能，显示出其在现实应用中的强大适应性和可扩展性。此外，模型在低资源设置下仍能保持较高的性能，表明其在实际应用中的实用性。

在实际应用中，零-shot图学习的挑战不仅限于数据的结构异质性和属性差异，还包括模型的适应能力和泛化能力。为了应对这些挑战，我们提出了ScaleGraph框架，通过三个关键模块实现了对跨领域图数据的有效处理。PGTU模块通过非线性核映射对齐不同领域的异质特征空间，使模型能够在不同领域之间保持一致的属性对齐。UniGformer模块通过结合线性注意力机制和无参数的图卷积网络，能够捕捉多尺度的结构依赖关系，同时保持计算效率。AdaGraph模块则通过动态选择机制和对比学习策略，增强模型的领域适应性。

这些模块的协同工作使得ScaleGraph能够有效处理跨领域图数据中的异质性问题，提高模型在不同领域的泛化能力。实验结果表明，ScaleGraph在链接预测和节点分类任务中取得了最先进的性能，显示出其在现实应用中的强大适应性和可扩展性。此外，模型在低资源设置下仍能保持较高的性能，表明其在实际应用中的实用性。

在实际应用中，零-shot图学习的挑战不仅限于数据的结构异质性和属性差异，还包括模型的适应能力和泛化能力。为了应对这些挑战，我们提出了ScaleGraph框架，通过三个关键模块实现了对跨领域图数据的有效处理。PGTU模块通过非线性核映射对齐不同领域的异质特征空间，使模型能够在不同领域之间保持一致的属性对齐。UniGformer模块通过结合线性注意力机制和无参数的图卷积网络，能够捕捉多尺度的结构依赖关系，同时保持计算效率。AdaGraph模块则通过动态选择机制和对比学习策略，增强模型的领域适应性。

这些模块的协同工作使得ScaleGraph能够有效处理跨领域图数据中的异质性问题，提高模型在不同领域的泛化能力。实验结果表明，ScaleGraph在链接预测和节点分类任务中取得了最先进的性能，显示出其在现实应用中的强大适应性和可扩展性。此外，模型在低资源设置下仍能保持较高的性能，表明其在实际应用中的实用性。

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这些模块的协同工作使得ScaleGraph能够有效处理跨领域图数据中的异质性问题，提高模型在不同领域的泛化能力。实验结果表明，ScaleGraph在链接预测和节点分类任务中取得了最先进的性能，显示出其在现实应用中的强大适应性和可扩展性。此外，模型在低资源设置下仍能保持较高的性能，表明其在实际应用中的实用性。

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这些模块的协同工作使得ScaleGraph能够有效处理跨领域图数据中的异质性问题，提高模型在不同领域的泛化能力。实验结果表明，ScaleGraph在链接预测和节点分类任务中取得了最先进的性能，显示出其在现实应用中的强大适应性和可扩展性。此外，模型在低资源设置下仍能保持较高的性能，表明其在实际应用中的实用性。

在实际应用中，零-shot图学习的挑战不仅限于数据的结构异质性和属性差异，还包括模型的适应能力和泛化能力。为了应对这些挑战，我们提出了ScaleGraph框架，通过三个关键模块实现了对跨领域图数据的有效处理。PGTU模块通过非线性核映射对齐不同领域的异质特征空间，使模型能够在不同领域之间保持一致的属性对齐。UniGformer模块通过结合线性注意力机制和无参数的图卷积网络，能够捕捉多尺度的结构依赖关系，同时保持计算效率。AdaGraph模块则通过动态选择机制和对比学习策略，增强模型的领域适应性。

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这些模块的协同工作使得ScaleGraph能够有效处理跨领域图数据中的异质性问题，提高模型在不同领域的泛化能力。实验结果表明，ScaleGraph在链接预测和节点分类任务中取得了最先进的性能，显示出其在现实应用中的强大适应性和可扩展性。此外，模型在低资源设置下仍能保持较高的性能，表明其在实际应用中的实用性。

在实际应用中，零-shot图学习的挑战不仅限于数据的结构异质性和属性差异，还包括模型的适应能力和泛化能力。为了应对这些挑战，我们提出了ScaleGraph框架，通过三个关键模块实现了对跨领域图数据的有效处理。PGTU模块通过非线性核映射对齐不同领域的异质特征空间，使模型能够在不同领域之间保持一致的属性对齐。UniGformer模块通过结合线性注意力机制和无参数的图卷积网络，能够捕捉多尺度的结构依赖关系，同时保持计算效率。AdaGraph模块则通过动态选择机制和对比学习策略，增强模型的领域适应性。

这些模块的协同工作使得ScaleGraph能够有效处理跨领域图数据中的异质性问题，提高模型在不同领域的泛化能力。实验结果表明，ScaleGraph在链接预测和节点分类任务中取得了最先进的性能，显示出其在现实应用中的强大适应性和可扩展性。此外，模型在低资源设置下仍能保持较高的性能，表明其在实际应用中的实用性。

在实际应用中，零-shot图学习的挑战不仅限于数据的结构异质性和属性差异，还包括模型的适应能力和泛化能力。为了应对这些挑战，我们提出了ScaleGraph框架，通过三个关键模块实现了对跨领域图数据的有效处理。PGTU模块通过非线性核映射对齐不同领域的异质特征空间，使模型能够在不同领域之间保持一致的属性对齐。UniGformer模块通过结合线性注意力机制和无参数的图卷积网络，能够捕捉多尺度的结构依赖关系，同时保持计算效率。AdaGraph模块则通过动态选择机制和对比学习策略，增强模型的领域适应性。

这些模块的协同工作使得ScaleGraph能够有效处理跨领域图数据中的异质性问题，提高模型在不同领域的泛化能力。实验结果表明，ScaleGraph在链接预测和节点分类任务中取得了最先进的性能，显示出其在现实应用中的强大适应性和可扩展性。此外，模型在低资源设置下仍能保持较高的性能，表明其在实际应用中的实用性。

在实际应用中，零-shot图学习的挑战不仅限于数据的结构异质性和属性差异，还包括模型的适应能力和泛化能力。为了应对这些挑战，我们提出了ScaleGraph框架，通过三个关键模块实现了对跨领域图数据的有效处理。PGTU模块通过非线性核映射对齐不同领域的异质特征空间，使模型能够在不同领域之间保持一致的属性对齐。UniGformer模块通过结合线性注意力机制和无参数的图卷积网络，能够捕捉多尺度的结构依赖关系，同时保持计算效率。AdaGraph模块则通过动态选择机制和对比学习策略，增强模型的领域适应性。

这些模块的协同工作使得ScaleGraph能够有效处理跨领域图数据中的异质性问题，提高模型