MuDiS-GDA：多尺度区分性图域自适应

《Neural Networks》：MuDiS-GDA: Multiscale Discriminative Graph Domain Adaptation

多尺度图域自适应方法通过对比学习框架和分尺度适应策略解决不同结构层域偏移问题，提升目标域节点分类效果。

　　
近年来，图领域适应（GDA）成为机器学习领域的研究热点。该方向的核心目标是通过知识迁移，将标注丰富的源域数据的学习成果应用于标注稀缺的目标域。当前主流方法主要采用统一适配策略处理不同层次的结构差异，这容易导致跨域知识传递失效。以交通流量预测为例，当城市A的交通网络结构与城市B存在显著拓扑差异时，传统方法可能将不合理的路网连接模式迁移到目标域，反而降低预测精度。

针对这一痛点，研究团队提出多尺度判别图领域适应框架（MuDiS-GDA）。该方法创新性地构建了跨尺度知识迁移机制，通过分层特征对齐策略有效缓解了不同层次的结构偏移问题。具体而言，研究团队发现现有方法存在两个关键缺陷：其一，对图结构的多层次特性（节点-子图-全图）缺乏差异化处理，导致特征空间对齐不充分；其二，判别性特征学习与领域适应过程存在脱节，未能有效利用分类信息增强迁移效果。

在方法论层面，研究团队构建了双路径特征增强系统。首先，设计多尺度对比学习框架，通过节点-子图对比（Node-Subgraph Contrast）和全局图对比（Node-Graph Contrast）同步优化特征表示。节点-子图对比机制将每个节点与其所属子图特征进行关联映射，而全局图对比则通过构建图级上下文增强节点特征。其次，提出分层领域适应策略：在节点尺度采用对抗域分类器实现特征解耦，在子图尺度构建共享原型库并建立双向映射机制。这种分层处理方式使系统能够分别优化节点特征与子图结构，避免单一适配策略导致的维度冲突。

实验验证部分采用五个公开数据集进行对比测试，包括公开路网数据集和医疗知识图谱数据集。在跨域节点分类任务中，MuDiS-GDA较传统基线方法平均提升12.7%的准确率，尤其在存在显著拓扑偏移的数据集（如城市交通网络迁移）上优势更为明显。消融实验表明，多尺度对比学习模块使特征判别性提升23.4%，而共享原型库的引入使子图级结构对齐准确率提高18.6%。

该方法的创新价值体现在三个方面：首先，突破传统单尺度适配的局限，建立节点-子图-全图的多层次特征处理体系。其次，创造性地将分类知识注入对比学习过程，通过原型库共享机制实现跨域特征校准。最后，构建双向映射框架，使源域与目标域的子图结构在原型空间形成可解释的对应关系。

实际应用场景中，该方法在三个典型领域展现出独特优势：城市级交通网络迁移时，通过子图级结构对齐有效保留路网拓扑特征；医疗知识图谱的跨机构应用中，节点级特征解耦显著提升诊断标签的迁移效率；社交网络用户行为预测任务中，多尺度对比学习使用户兴趣模式的迁移准确率提升19.8%。值得注意的是，该框架对数据量要求较低，在标注数据不足10%的场景下仍能保持85%以上的任务完成度。

未来研究可进一步探索动态多尺度适配机制，在持续学习场景中实现自适应的尺度调整策略。此外，结合图神经网络的新架构，如层次化图注意力机制，有望进一步提升跨域特征融合的效率。当前该方法主要面向静态图结构，后续研究可考虑时变图数据的适应性改进。