[论文解读] Graph Optimized Convolutional Networks.
本文提出图优化卷积网络（GOCN）和多GOCN（M-GOCN），通过将图优化与图卷积统一于单一框架，以增强图表示学习。通过联合优化图结构与特征学习，GOCN在单图和多图数据上均提升了性能，相较于固定图GCN展现出更优结果。
Graph Convolutional Networks (GCNs) have been widely studied for graph data representation and learning tasks. Existing GCNs generally use a fixed single graph which may lead to weak suboptimal for data representation/learning and are also hard to deal with multiple graphs. To address these issues, we propose a novel Graph Optimized Convolutional Network (GOCN) for graph data representation and learning. Our GOCN is motivated based on our re-interpretation of graph convolution from a regularization/optimization framework. The core idea of GOCN is to formulate graph optimization and graph convolutional representation into a unified framework and thus conducts both of them cooperatively to boost their respective performance in GCN learning scheme. Moreover, based on the proposed unified graph optimization-convolution framework, we propose a novel Multiple Graph Optimized Convolutional Network (M-GOCN) to naturally address the data with multiple graphs. Experimental results demonstrate the effectiveness and benefit of the proposed GOCN and M-GOCN.
研究动机与目标
- 为解决现有图卷积网络（GCNs）中固定单图所带来的局限性，这些局限性导致表示性能欠佳。
- 开发一种统一框架，联合优化图结构与图卷积，以提升学习性能。
- 通过所提出的多GOCN（M-GOCN）架构，自然扩展框架以处理多图数据。
- 通过基于正则化/优化的图卷积重解释方法，克服传统GCNs中表示能力弱和泛化性差的挑战。
提出的方法
- 通过正则化/优化框架重新诠释图卷积，统一图结构学习与特征表示学习。
- 将图优化与图卷积建模为联合优化问题，实现相互增强。
- 引入可微分图优化模块，在训练过程中动态更新邻接矩阵，以提升表示质量。
- 通过将统一框架扩展至同时学习多样化图结构，设计M-GOCN以处理多图数据。
- 使用统一的目标函数，平衡图结构学习与节点表示学习。
- 借助优化理论，确保端到端训练中联合框架的收敛性与稳定性。
实验结果
研究问题
- RQ1与固定图方法相比，联合优化图结构与特征学习是否能提升GCNs中的表示质量？
- RQ2所提出的统一框架在单图学习任务中如何提升性能？
- RQ3该统一框架在多图处理中可扩展到何种程度以实现有效处理？
- RQ4基于优化的图卷积重解释是否能带来更鲁棒且泛化能力更强的表示？
- RQ5在基准数据集上，GOCN相较于现有GCN变体在准确率与泛化能力方面表现如何？
主要发现
- GOCN通过联合优化图结构与表示学习，在标准图基准数据集上实现了更优性能。
- 与固定图GCNs相比，统一框架展现出更强的泛化能力与鲁棒性。
- M-GOCN能有效处理多图数据，并在多图学习任务中提升性能。
- 该方法在多个数据集上均表现出一致的性能提升，表明其具备强大的泛化能力。
- 消融实验验证了图与特征学习的联合优化优于顺序或独立优化。
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