論文の概要: HGMP:Heterogeneous Graph Multi-Task Prompt Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07405v1
- Date: Thu, 10 Jul 2025 04:01:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.264621
- Title: HGMP:Heterogeneous Graph Multi-Task Prompt Learning
- Title（参考訳）: HGMP:異種グラフマルチタスクプロンプト学習
- Authors: Pengfei Jiao, Jialong Ni, Di Jin, Xuan Guo, Huan Liu, Hongjiang Chen, Yanxian Bi,
- Abstract要約: ヘテロジニアスグラフ領域のための新しいマルチタスクプロンプトフレームワークHGMPを提案する。
まず、事前訓練されたモデルと下流タスクのギャップを埋めるために、下流タスクを統一的なグラフレベルタスク形式に再構成する。
我々は,異種情報を活用し,マルチタスクシナリオの性能を向上させるために,グラフレベルのコントラスト事前学習戦略を設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.703129208282913
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The pre-training and fine-tuning methods have gained widespread attention in the field of heterogeneous graph neural networks due to their ability to leverage large amounts of unlabeled data during the pre-training phase, allowing the model to learn rich structural features. However, these methods face the issue of a mismatch between the pre-trained model and downstream tasks, leading to suboptimal performance in certain application scenarios. Prompt learning methods have emerged as a new direction in heterogeneous graph tasks, as they allow flexible adaptation of task representations to address target inconsistency. Building on this idea, this paper proposes a novel multi-task prompt framework for the heterogeneous graph domain, named HGMP. First, to bridge the gap between the pre-trained model and downstream tasks, we reformulate all downstream tasks into a unified graph-level task format. Next, we address the limitations of existing graph prompt learning methods, which struggle to integrate contrastive pre-training strategies in the heterogeneous graph domain. We design a graph-level contrastive pre-training strategy to better leverage heterogeneous information and enhance performance in multi-task scenarios. Finally, we introduce heterogeneous feature prompts, which enhance model performance by refining the representation of input graph features. Experimental results on public datasets show that our proposed method adapts well to various tasks and significantly outperforms baseline methods.
- Abstract（参考訳）: 事前学習と微調整の方法は、事前学習期間中に大量のラベルのないデータを活用できることから、不均一なグラフニューラルネットワークの分野において広く注目を集めており、モデルがリッチな構造的特徴を学習することができる。
しかしながら、これらのメソッドは、事前訓練されたモデルと下流タスクのミスマッチの問題に直面し、特定のアプリケーションシナリオにおいて最適なパフォーマンスをもたらす。
タスク表現の柔軟な適応が目的の不整合に対処できるため、不均一なグラフタスクにおいて、プロンプト学習手法が新たな方向性として登場した。
本稿では,HGMPという異種グラフ領域のための新しいマルチタスクプロンプトフレームワークを提案する。
まず、事前訓練されたモデルと下流タスクのギャップを埋めるために、下流タスクを統一的なグラフレベルタスク形式に再構成する。
次に、異種グラフ領域における対照的な事前学習戦略の統合に苦慮する既存のグラフプロンプト学習手法の限界に対処する。
我々は,異種情報を活用し,マルチタスクシナリオの性能を向上させるために,グラフレベルのコントラスト事前学習戦略を設計する。
最後に、入力グラフの特徴の表現を洗練することによりモデル性能を向上させるヘテロジニアスな特徴プロンプトを導入する。
その結果,提案手法は様々なタスクに適応し,ベースライン法よりも優れていた。
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