論文の概要: Graph Contrastive Invariant Learning from the Causal Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12564v1
• Date: Tue, 23 Jan 2024 08:47:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 16:34:22.155313
• Title: Graph Contrastive Invariant Learning from the Causal Perspective
• Title（参考訳）: 因果的観点からのグラフコントラスト不変学習
• Authors: Yanhu Mo, Xiao Wang, Shaohua Fan, Chuan Shi
• Abstract要約: グラフコントラスト学習(GCL)は,2つの拡張グラフを自己教師付きで対比することでノード表現を学習する。 本稿ではまず,因果性の観点からGCLについて考察する。 構造因果モデル(SCM)を用いてGCLを解析することにより、従来のGCLはグラフに含まれる非因果情報により不変表現を十分に学習できないことが分かる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.62549508842019
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Graph contrastive learning (GCL), learning the node representation by contrasting two augmented graphs in a self-supervised way, has attracted considerable attention. GCL is usually believed to learn the invariant representation. However, does this understanding always hold in practice? In this paper, we first study GCL from the perspective of causality. By analyzing GCL with the structural causal model (SCM), we discover that traditional GCL may not well learn the invariant representations due to the non-causal information contained in the graph. How can we fix it and encourage the current GCL to learn better invariant representations? The SCM offers two requirements and motives us to propose a novel GCL method. Particularly, we introduce the spectral graph augmentation to simulate the intervention upon non-causal factors. Then we design the invariance objective and independence objective to better capture the causal factors. Specifically, (i) the invariance objective encourages the encoder to capture the invariant information contained in causal variables, and (ii) the independence objective aims to reduce the influence of confounders on the causal variables. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach on node classification tasks.
• Abstract（参考訳）: グラフコントラスト学習(GCL)は、2つの拡張グラフを自己教師付きで対比することでノード表現を学習し、注目されている。 GCLは通常、不変表現を学ぶと考えられている。 しかし、この理解は常に実践的に成り立つだろうか? 本稿ではまず,因果性の観点からGCLについて考察する。 構造因果モデル(SCM)を用いてGCLを解析することにより、従来のGCLはグラフに含まれる非因果情報により不変表現を十分に学習できないことが分かる。 どのように修正し、現在のgclにより良い不変表現を学ぶよう促すか? scmには2つの要件と新しいgcl法を提案する動機がある。 特に,非因果因子の介入をシミュレートするために,スペクトルグラフ拡張を導入する。 そして、因果要因をよりよく捉えるために、不変目的と独立目標を設計する。 具体的には (i)不変目的は、因果変数に含まれる不変情報を取り込むようエンコーダに促すものである。 (ii)独立の目的は、共同設立者の因果変数への影響を減らすことである。 実験の結果,ノード分類におけるアプローチの有効性が示された。

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