[论文解读] Deep Graph Similarity Learning: A Survey
本综述系统性地回顾了深度图相似性学习，将方法分类为基于图嵌入、基于图神经网络（GNN）以及深度图核三类。它系统分析了图结构相似性学习的技术，强调了在动态图、可解释性以及少样本学习方面面临的关键挑战，并提出了推动图结构数据度量学习未来研究方向。
In many domains where data are represented as graphs, learning a similarity metric among graphs is considered a key problem, which can further facilitate various learning tasks, such as classification, clustering, and similarity search. Recently, there has been an increasing interest in deep graph similarity learning, where the key idea is to learn a deep learning model that maps input graphs to a target space such that the distance in the target space approximates the structural distance in the input space. Here, we provide a comprehensive review of the existing literature of deep graph similarity learning. We propose a systematic taxonomy for the methods and applications. Finally, we discuss the challenges and future directions for this problem.
研究动机与目标
- 提供深度图相似性学习方法的系统性分类，包括基于图嵌入、基于GNN以及深度图核的方法。
- 分析传统图相似性度量（如图编辑距离和最大公共子图）的局限性，这些度量为NP完全问题，在大规模图上计算不可行。
- 识别深度图相似性学习中的关键挑战，包括处理动态和流式图、提升模型可解释性，以及在图数据上实现少样本学习。
- 突出尚未充分探索的研究方向，如时空图上的相似性学习以及可解释的GNN-based相似性模型。
- 通过阐明神经科学、化学信息学和网络分析等领域中图结构数据度量学习的开放问题，为未来研究提供指导。
提出的方法
- 将现有深度图相似性学习方法划分为三大类：基于图嵌入的模型、基于GNN的模型以及深度图核。
- 回顾GNN如何通过聚合邻居信息来学习节点表示，从而实现图级别嵌入的端到端学习，用于相似性计算。
- 研究深度图核如何将可学习函数与经典核方法结合，以可微分方式测量图对之间的相似性。
- 分析Siamese网络和对比学习在从图对中学习相似性函数中的应用，尤其在数据量较少的场景下。
- 探讨GNN中消息传递机制在图表示中融合结构与特征信息的方式。
- 提出未来模型应联合建模动态图中的时间动态与结构演化，以提升相似性学习性能。
实验结果
研究问题
- RQ1深度学习模型如何有效学习图之间的结构相似性，同时捕捉复杂的关联模式？
- RQ2在大规模或动态环境下，传统图相似性度量（如图编辑距离和最大公共子图）的关键局限性是什么？
- RQ3基于GNN的模型如何适应动态和流式图环境，其中图的拓扑结构和特征随时间演变？
- RQ4基于GNN的图相似性模型在可解释性方面面临哪些当前挑战？可解释性技术如何扩展至相似性预测任务？
- RQ5能否开发出在仅提供每类少数图样例的少样本学习场景下具备泛化能力的深度图相似性模型？
主要发现
- 传统图相似性度量（如图编辑距离和最大公共子图）为NP完全问题，尽管理论合理，但在大规模图上计算不可行。
- 基于GNN的模型在捕捉结构和特征级相似性方面优于传统图嵌入与核方法，因其支持表示与任务的端到端联合学习。
- 深度图核为经典核方法提供了可微分替代方案，支持使用基于梯度的优化进行相似性学习。
- 尽管在神经科学和社会网络分析中需求日益增长，关于时空图和动态图的相似性学习研究仍存在显著空白。
- 基于GNN的相似性模型的可解释性仍基本未被探索，现有可解释性方法仅集中于节点级任务（如分类和链接预测）。
- 少样本图相似性学习发展尚不充分，尽管近期在3D动作识别方面的研究展示了将图匹配适配至低数据场景的潜力。
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