一种结合子图变分自编码器的多视图图神经网络，用于类别不平衡的节点分类

《Knowledge-Based Systems》：A Multi-View Graph Neural Network with Subgraph Variational Autoencoder For Class-Imbalanced Node Classification

针对图神经网络在长尾数据中存在的类不平衡问题，提出多视图图神经网络框架GraphMV-SVAE，结合不确定性感知的邻居过滤和量子启发的Subgraph Variational Autoencoder（SVAE）实现高效低质量合成节点生成，并通过特征交互Transformer保持语义一致性，实验表明在多个基准数据集上显著提升分类性能并解决内存溢出问题。

　　
在图神经网络（GNN）的实际应用中，数据集的类别不平衡问题长期困扰研究者。尽管现有方法如损失函数重加权、采样增强等能缓解部分问题，但这些非生成式方法无法从根本上解决少数类样本稀缺的难题。近期由广西师范大学计算机科学与工程专业团队提出的多视图图神经网络框架GraphMV-SVAE，通过融合变分自编码（VAE）与量子计算启发的重参数化策略，构建了系统化的解决方案。

研究团队首先通过大规模实证分析揭示了传统方法的根本缺陷。以计算机科学领域的经典数据集Cora-LT为例，发现采用特征相似性匹配的SMOTE变体方法时，约38%-52%的"同类邻居"实际属于不同类别。这种基于传统机器学习特征相似度的匹配机制，在复杂图结构中容易导致伪邻居关系的引入。实验显示，单纯依赖节点级插值方法不仅需要生成海量低质量样本（如GraphSMOTE需生成占数据集63%的合成节点），更会破坏原图的拓扑结构，形成噪声聚集效应。

针对上述问题，团队创新性地提出分层处理机制。首先，基于证据深度学习（EDL）构建的动态邻居过滤系统，通过实时量化节点分类不确定性，动态筛选高置信度的有效邻居。这种不确定性感知机制使得在CoraFull数据集上，有效邻居识别准确率提升至89.7%，显著高于传统基于固定相似阈值的过滤方法。其次，引入量子计算启发的变分自编码架构，通过分层特征解耦与重构实现批量生成。与逐节点生成的传统方法相比，该架构在保持生成质量的前提下，将合成节点数量减少至基准方法的1/3，有效缓解计算资源压力。

核心创新体现在三个技术融合层面：在特征空间层面，采用多视图注意力机制捕捉局部与全局图结构的交互特征，通过特征融合Transformer确保合成节点与原图在语义空间的一致性；在生成效率层面，结合量子退火算法的启发式搜索策略，实现小样本下的高多样性生成；在拓扑保真度方面，开发了基于图卷积的约束生成模块，确保新生成的节点在非欧空间距离上与原图保持拓扑连续性。

实验验证部分覆盖了六类基准模型和 eleven个公开数据集，包括社交网络分析（ArXiv）、生物医学（BBBC）等典型领域。在GNN三种主流架构（GCN、GAT、GraphSAGE）的对比中，GraphMV-SVAE在F1-score指标上平均提升12.7%，特别是在类别占比低于5%的极端不平衡场景下，性能优势达到传统方法的2.3倍。值得注意的是，在百万级节点规模的obgn-arxiv数据集上，系统仍能保持95%的准确率提升，且内存占用降低42%，突破了大规模图学习中的计算瓶颈。

该方法的理论突破体现在对生成模型与图结构约束的协同优化。通过建立量子纠缠态类比的多头注意力机制，在编码器端实现跨视图特征蒸馏，解耦节点局部特征与全局拓扑关联。解码器采用类均值约束的变分策略，确保新生成的节点在类中心分布上严格符合训练数据统计特性。特别设计的对抗验证模块，通过生成对抗网络（GAN）的自洽训练，自动过滤拓扑结构冲突的候选节点，在Cora-LT数据集上使有效节点留存率从62%提升至91%。

实际应用效果表明，该框架在多个领域展现出显著优势。在生物医学领域的药物靶点预测任务中，针对占比不足3%的罕见靶点，GraphMV-SVAE通过合成增强使模型AUC值从0.72提升至0.89。在金融风控场景下的欺诈检测案例中，系统在保持95%以上真阳性识别率的前提下，将假阳性误报率降低至0.17%，验证了其在实际业务中的可扩展性。与最新提出的GraphImbalanceGAN相比，在相同生成节点规模下，模型在Top-5准确率上高出4.2个百分点，且生成速度提升3倍。

该研究为图数据不平衡问题提供了新的解决范式。首先，理论层面建立了"不确定性约束-语义一致性-拓扑保真"的三维优化框架，突破了传统生成模型在复杂图结构中的局部最优问题。其次，技术实现上创新性地融合了边缘计算与深度学习的优势，通过轻量化模型设计和分布式生成策略，使百万级节点数据的处理效率提升5倍以上。最后，在应用层面验证了技术框架的普适性，在六个不同领域的12个实际场景中均实现性能突破。

未来研究将重点拓展至动态图环境与跨模态学习方向。针对时序图数据中的不平衡问题，计划引入时序注意力机制和增量生成策略。在跨模态应用方面，正探索将该方法与视觉-语言预训练模型结合，构建多模态图神经网络框架。技术优化方向包括量子启发式算法的工程化落地、内存友好的生成机制设计，以及基于强化学习的自适应生成策略开发。

该研究成果已获得多项国家及省级科研基金支持，相关技术正在与金融、医疗、工业制造等领域的企业展开合作应用。实验数据显示，在工业设备故障预测场景中，集成GraphMV-SVAE的预测模型使异常检测准确率从78%提升至92%，同时将误报率控制在0.3%以下，展现出良好的工程落地潜力。