针对不平衡图节点分类的纯节点选择方法

《Neural Networks》：Pure Node Selection for Imbalanced Graph Node Classification

图神经网络中随机性异常连接问题及纯节点采样方法研究。摘要：针对图数据类别不平衡问题中随机种子引发的异常连接导致模型性能波动，提出纯节点采样（PNS）模块。通过基于一跳邻居标签分布调整节点采样边界，有效抑制随机性异常连接问题（RACP），并在Cora、Citeseer、Amazon等基准数据集上验证了PNS的稳定性和有效性，较基线模型在多个GNN架构下性能提升显著。

　　在当前的数据科学与人工智能领域，图结构数据因其能够有效表示复杂关系网络而受到广泛关注。这类数据通常用于建模实体之间的交互，例如社交网络中的用户关系、蛋白质相互作用网络中的分子连接等。然而，在实际应用中，图数据往往存在类别不平衡的问题，即某些类别在数据集中占据极少数，而其他类别则占据多数。这种不平衡现象对模型的训练和预测能力产生了显著影响，尤其是在图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的应用中，由于其依赖于图结构的拓扑特性，类别不平衡可能进一步加剧模型的性能问题。

### 图神经网络与类别不平衡的挑战

图神经网络作为一种强大的工具，广泛应用于解决节点分类、链接预测、图分类等任务。其核心思想是通过图的结构信息来增强节点或图的表示能力，从而提升模型在复杂关系网络中的表现。然而，大多数图神经网络的训练过程通常假设数据集是类别平衡的，即各类别在数据集中具有相似的数量分布。这种假设在现实世界的数据中往往并不成立，因此导致了模型在处理类别不平衡数据时的性能下降。

类别不平衡问题的出现，主要是因为少数类样本的数量较少，使得模型在学习过程中难以充分捕捉其特征。此外，图数据的不平衡不仅体现在节点数量上，还可能涉及拓扑结构的差异。例如，在社交网络中，某些用户群体可能具有独特的连接模式，而这些模式在训练数据中并未得到充分表示。这种结构上的不平衡进一步增加了模型的复杂性，使其在处理少数类节点时面临更大的挑战。

### 随机性带来的异常连接问题

在研究过程中，我们发现了一种与类别不平衡相关的特殊问题，即“随机性异常连接问题”（Randomness Anomalous Connectivity Problem, RACP）。这一问题的核心在于，某些现成的图神经网络模型在训练过程中对随机种子的依赖性较强，导致在不同随机种子下模型的性能出现显著波动。这种波动不仅影响了模型的稳定性，还可能对最终的预测结果产生不利影响。

通过实验，我们观察到在使用GraphENS（一种用于处理图类别不平衡的方法）时，不同的随机种子会导致模型生成不同数量的异常节点。这些异常节点在图结构中具有特殊的连接模式，可能会误导模型的训练过程，从而降低其在少数类上的识别能力。因此，如何在不牺牲模型整体性能的前提下，减少随机种子对模型结果的影响，成为我们研究的重点。

### 提出的解决方案：纯节点采样（PNS）

为了解决上述问题，我们提出了一种名为“纯节点采样”（Pure Node Sampling, PNS）的新方法。PNS是一种模块化设计的插件式组件，可以在图神经网络的节点合成阶段直接应用，以减少随机性带来的异常连接问题。与现有的方法相比，PNS并非专门针对数量不平衡或拓扑不平衡进行优化，而是通过调整节点选择的边界，使模型在采样过程中更倾向于选择那些具有稳定连接模式的节点，从而减少随机种子对模型性能的影响。

具体而言，PNS利用节点的一跳邻居标签分布来评估节点的“纯度”。如果一个节点的邻居中存在大量来自不同类别的样本，那么该节点可能具有较高的异常性，容易在模型训练过程中引入噪声。通过调整采样边界，PNS可以排除这些异常节点，从而确保模型在训练过程中能够更准确地学习到少数类的特征。此外，PNS还能够缓解由于节点邻居分布异常导致的性能下降问题，使模型在不同数据分布下保持较高的稳定性。

### 实验验证与效果分析

为了验证PNS的有效性，我们进行了多组实验，涵盖了多种图数据集，包括引用网络（如Cora、Citeseer、PubMed）和Amazon购买网络（如Amazon-Computers、Amazon-Photo、Coauthor-CS）。所有数据集均符合长尾分布的特性，即某些类别样本数量远多于其他类别。我们还测试了PNS在多种GNN架构上的表现，包括GraphSAGE、GCN和GAT等。

实验结果表明，PNS在不同随机种子下能够显著提升模型的稳定性。与基线方法相比，PNS不仅有效减少了随机种子对模型性能的影响，还在多个数据集上取得了更优的分类准确率。此外，我们还通过消融实验分析了PNS各个组件的作用，并通过可视化手段展示了其在图结构中的具体影响。这些实验进一步证明了PNS在解决图类别不平衡问题上的优越性。

### 方法的理论依据与实现细节

在理论分析方面，我们探讨了随机性异常连接问题的根源。通过分析图神经网络的训练过程，我们发现，当模型在节点合成阶段受到随机种子的影响时，可能会生成一些与真实数据分布不符的异常节点。这些节点在图结构中具有特殊的连接模式，可能与真实节点的特征产生冲突，从而降低模型的整体性能。

PNS的核心思想是通过调整节点选择的边界，使得模型在合成节点时能够更准确地反映真实数据的分布特征。我们提出了一种基于节点纯度的采样策略，即在合成节点时优先选择那些邻居标签分布较为均匀的节点。这种方法不仅能够减少随机种子对模型性能的影响，还能够提升模型在少数类上的识别能力。

在实现细节上，PNS可以作为一个独立的模块嵌入到现有的图神经网络架构中，无需对整个模型进行大规模修改。其核心操作包括对节点邻居标签的统计分析、采样边界的调整以及对合成节点的筛选。通过这些步骤，PNS能够在不改变模型原有结构的前提下，有效提升模型的稳定性和性能。

### 对RACP的深入分析

为了进一步理解RACP的特性，我们进行了多组实验，包括对RACP的复现、性能对比以及不同模型下的表现分析。实验结果表明，RACP在不同图数据集和不同GNN架构中均存在，且其影响程度与数据集的不平衡程度密切相关。在长尾分布的数据集中，RACP对模型性能的负面影响尤为显著。

此外，我们还通过理论分析探讨了RACP的成因。在图神经网络的训练过程中，节点合成阶段的随机性可能导致生成的节点与真实节点在特征上存在较大差异，从而影响模型的泛化能力。我们发现，这种随机性不仅影响节点的合成过程，还可能在后续的传播过程中进一步放大，使得模型的预测结果出现偏差。

为了验证这一理论假设，我们进行了多个对比实验，分别测试了在不同随机种子下模型的性能变化。实验结果表明，当随机种子不同时，模型在合成节点时可能会生成不同数量的异常节点，从而导致性能的显著波动。这一现象在长尾分布的数据集中尤为明显，说明随机性异常连接问题在类别不平衡的图数据中具有较高的发生概率。

### 方法的扩展性与适用性

PNS作为一种模块化设计的方法，具有较强的扩展性和适用性。它可以被灵活地集成到现有的图神经网络框架中，适用于多种任务和数据类型。例如，在节点分类任务中，PNS能够帮助模型更准确地识别少数类节点；在链接预测任务中，PNS可以提升模型对异常连接的识别能力；在图分类任务中，PNS能够增强模型对图结构的整体理解。

此外，PNS还能够适应不同的超参数设置。我们通过实验分析了超参数ρ对模型性能的影响，并发现合理设置ρ值可以显著提升模型的稳定性。ρ值用于控制节点选择的边界，其值越大，模型在合成节点时对邻居标签分布的依赖性越强，从而减少随机性带来的影响。然而，过大的ρ值可能导致模型对少数类节点的识别能力下降，因此需要在实际应用中进行合理调整。

### 实验结果的总结

综合来看，PNS在多个实验中均表现出色。它不仅能够有效减少随机种子对模型性能的影响，还能够在不同数据集和不同GNN架构下保持较高的稳定性。实验结果表明，PNS在处理类别不平衡问题时，能够显著提升模型的分类准确率，并且在不同随机种子下均能保持一致的性能表现。

此外，PNS的引入并未增加模型的复杂度，反而提高了模型的鲁棒性。这使得PNS成为一种高效且实用的解决方案，能够广泛应用于图神经网络的训练过程中。我们相信，PNS的提出将为解决图类别不平衡问题提供新的思路，并为未来的图神经网络研究奠定基础。

### 结论

在本研究中，我们深入探讨了图类别不平衡问题，特别是随机性异常连接问题（RACP）对模型性能的影响。通过实验分析，我们发现RACP在多种图数据集和GNN架构中均存在，并且对模型的稳定性产生显著影响。为此，我们提出了一种名为PNS的新型模块化方法，该方法通过调整节点选择的边界，有效减少了随机种子对模型性能的影响，并在多个实验中验证了其优越性。

PNS的引入不仅提升了模型的稳定性，还增强了其在处理类别不平衡数据时的能力。实验结果表明，PNS能够在不同数据集和不同GNN架构下保持较高的分类准确率，并且在不同随机种子下均能实现一致的性能表现。这表明，PNS是一种具有广泛适用性的解决方案，能够为图神经网络的训练过程提供新的优化方向。

总的来说，PNS的提出为解决图类别不平衡问题提供了新的思路，其模块化设计使其能够灵活地嵌入到现有的图神经网络框架中。我们相信，随着图神经网络在更多领域的应用，PNS将发挥越来越重要的作用，为模型的稳定性和性能提升提供有力支持。