「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同發(fā)起的學術(shù)直播間，旨在幫助更多的青年學者宣傳其最新科研成果。我們一直認為，單向地輸出知識并不是一個最好的方式，而有效地反饋和交流可能會讓知識的傳播更加有意義，從而產(chǎn)生更大的價值。

本期 AI Drive，我們邀請到北京郵電大學 GAMMA Lab 實驗室碩士生劉念，為大家在線解讀其發(fā)表于 KDD 2021 的最新工作：Self-supervised Heterogeneous Graph Neural Network with Co-contrastive Learning。對本期主題感興趣的小伙伴，6 月 29 日（周二）晚 7 點，我們準時相約 PaperWeekly B 站直播間。

直播信息

大部分的異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（HGNNs）都遵循半監(jiān)督學習的設(shè)定，然而實際應(yīng)用中標簽信息往往很難獲得。而自監(jiān)督學習由于能夠自發(fā)地從數(shù)據(jù)本身挖掘監(jiān)督信號，已經(jīng)成為無監(jiān)督設(shè)定下很好的選擇。作為一種典型的自監(jiān)督機制，對比學習（contrastive learning）通過從數(shù)據(jù)中抽取出正負樣本，同時最大化正例間的相似度以及最小化負例間相似度，能夠?qū)W到判別性的表示。盡管對比學習在 CV 和 NLP 領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，如何將它和 HIN 結(jié)合卻尚未解決。

在本篇文章中，我們提出了一個新的基于協(xié)同對比學習的異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，簡稱 HeCo。HeCo 采用跨視圖的對比機制，選擇網(wǎng)絡(luò)模式和元路徑作為兩個視圖，結(jié)合視圖掩蓋機制，分別學得兩個視圖下的節(jié)點表示。之后，利用跨視圖對比學習，使得兩個視圖協(xié)同監(jiān)督。此外，我們還提出兩個 HeCo 擴展，通過生成更高質(zhì)量的負例，提升最終效果。

論文標題：

Self-supervised Heterogeneous Graph Neural Network with Co-contrastive Learning

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2105.09111

代碼鏈接：

https://github.com/liun-online/HeCo

本次分享的具體內(nèi)容有：?

• 問題思考：如何進行異質(zhì)的對比學習

• 問題建模：跨視圖的協(xié)同對比學習HeCo

• 實驗結(jié)果：多角度實驗驗證與分析

• 工作總結(jié)：總結(jié)與展望

嘉賓介紹

?劉念?/ 北京郵電大學碩士生?

劉念，北京郵電大學 GAMMA Lab 實驗室一年級碩士生，導師為石川教授。主要研究方向為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、對比學習、自監(jiān)督學習等。目前已經(jīng)在 KDD 等頂會發(fā)表論文。

直播地址?& 交流群

本次直播將在 PaperWeekly B 站直播間進行，掃描下方海報二維碼或點擊閱讀原文即可免費觀看。線上分享結(jié)束后，嘉賓還將在直播交流群內(nèi)實時 QA，在 PaperWeekly 微信公眾號后臺回復「AI Drive」，即可獲取入群通道。

B 站直播間：

https://live.bilibili.com/14884511

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的直播 | KDD 2021论文解读：基于协同对比学习的自监督异质图神经网络的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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