1.摘要

由于其全局注意力机制，Graph Transformer已成为处理图结构数据的新工具。人们普遍认为，全局注意力机制在全连接图中考虑了更宽的接受域，因此许多人相信可以从所有节点中提取有用的信息。
本文挑战了这一信念：全局化的特性是否总是有利于Graph Transformer？我们通过提供实证证据和理论分析揭示了Graph Transformer中的过度全局化问题，即当前的注意力机制过于关注那些远距离的节点，
而实际上包含大部分有用信息的近处节点却被相对削弱。
为此，我们提出了一种新颖的双层全局图Transformer（CoBFormer），包括集群间和集群内的Transformer，以防止过度全局化问题，同时保持从远处节点提取有价值信息的能力。
此外，我们提出了协作训练来提高模型的泛化能力，并提供了理论保证。在各种图上的大量实验充分验证了我们提出的CoBFormer的有效性。

2.引言（总结）

这项方法研究所针对的具体工程问题是图结构数据处理中的过全局化问题。图神经网络（GNNs）在处理图结构数据时面临层堆叠导致的过平滑和过压缩问题，这限制了它们的感知范围只能集中在邻近节点上。
相比之下，图变换器（Graph Transformers）通过其全局注意力机制，虽然能够在大规模图中提取有用信息，但这种机制过度关注远距离节点，而忽略了近邻节点中包含的大部分有用信息。
过全局化问题
定义：指图变换器（Graph Transformer）中的注意力机制过度关注远距离节点，而忽视了近邻节点中实际上包含的更多有用信息的现象。
在论文中的应用：论文通过实证证据和理论分析揭示了过全局化问题，并提出了一种双层全局图变换器与协同训练方法（CoBFormer）来缓解这一问题。

3.现有方法的主要局限性或不足

-图神经网络（GNNs）：
过平滑问题：随着层数增加，节点表示逐渐变得相似，导致模型性能下降（Li et al., 2018; Nt & Maehara, 2019; Oono & Suzuki, 2020）。
过压缩问题：信息传递过程中，节点表示被压缩，导致模型难以捕捉远距离节点的信息（Topping et al., 2021; Deac et al., 2022）。
-图变换器（Graph Transformers）：
过全局化问题：全局注意力机制过度关注远距离节点，而忽视了近邻节点中包含的大量有用信息（Yujie Xing et al., 2024）。
计算复杂度高：全局注意力机制的时间和空间复杂度为O(N^2)，在大规模图上应用时效率低下（Wu et al., 2022）。

4.新方法或改进现有方法的主要动机

作者提出新方法的主要动机是解决图变换器中的过全局化问题，同时保持其全局注意力机制的优势。具体而言，作者希望：
-缓解过全局化问题：通过引入双层全局图变换器（Bi-Level Global Graph Transformer with Collaborative Training, CoBFormer），将信息解耦为簇内信息和簇间信息，从而更有效地利用近邻节点的信息。
-提高模型的泛化能力：通过协同训练（Collaborative Training）方法，增强模型在未标记节点上的表现，提升整体分类性能（Theorem 4.2）。

5.方法研究与领域其他重要研究或实际需求的联系

与图神经网络研究的联系：
CoBFormer结合了GNNs的局部信息捕获能力和图变换器的全局信息提取能力，弥补了现有方法的不足。
通过实验验证，CoBFormer在同质性和异质性图上均表现出色，证明了其在多种应用场景中的有效性。

与实际需求的联系：
社交网络推荐：CoBFormer可以更准确地捕捉用户之间的关系，提高推荐系统的性能。
交通网络优化：通过有效提取交通网络中的局部和全局信息，CoBFormer有助于减少交通拥堵，提高运输效率。
生物信息学：在蛋白质-蛋白质相互作用网络中，CoBFormer能够更准确地预测分子性质，推动药物发现和疾病研究。

社交网络推荐：
定义：基于用户的行为数据和社交关系，通过算法预测并提供用户可能感兴趣的项目或信息。
在论文中的应用：提到图机器学习可以增强社交网络推荐系统的性能，通过更好地理解和利用用户之间的关联性来提高推荐的准确性和个性化。

交通网络优化：
定义：利用数据分析和建模技术来改进交通系统的设计和运营，以减少拥堵、提高运输效率和安全性。
在论文中的应用：指出图机器学习技术能够应用于交通网络优化，通过分析交通流模式和节点间的关系，实现更有效的交通管理和规划。

生物信息学：
定义：结合生物学、计算机科学与信息技术，研究生物大分子结构功能及生命过程的学科。
在论文中的应用：讨论了图机器学习方法在生物信息学中的潜在应用，如蛋白质相互作用网络分析，这有助于理解复杂的生物机制和疾病发展过程。

6.核心原理与理论基础

-核心原理：本文提出的方法——CoBFormer（Collaborative Training of Bi-Level Global Graph Transformer），旨在通过双层全局图变换器和协同训练机制解决图变换器中的过度全球化问题。该方法的核心在于通过分层关注局部和全局信息，避免了传统图变换器过度依赖远距离节点而忽视近距离节点的问题。
-理论基础：该方法基于两个主要理论基础：
图神经网络（GNN）理论：GNN通过消息传递机制学习图结构数据中的节点表示，但存在过平滑和过压缩问题，限制了其捕捉远距离信息的能力。
-注意力机制：图变换器利用全局注意力机制，能够在全连接图中自适应地学习节点间的交互关系，但过度全球化问题导致模型过于关注远距离节点。
双层全局图变换器（BGA）和协同训练
定义：双层全局图变换器（BGA）是一种创新的图神经网络架构，它通过将图分为不同的簇，并分别在簇内和簇间进行注意力机制计算，从而有效地缓解了图变换器中的过度全局化问题。同时，协同训练是一种结合局部模块（如图卷积网络，GCN）与全局模块（如BGA）的方法，旨在提高模型的泛化能力。
在论文中的应用：BGA模块通过解耦簇内的信息和簇间的信息，有效缓解了过度全局化问题，而协同训练则通过优化局部和全局模块之间的相互监督来增强模型的性能。

7，关键步骤与算法

图划分：
使用METIS算法将图划分为不同的簇（clusters），确保每个簇内的节点具有较高的局部连通性。
目的是将局部信息集中处理，减少全局注意力机制的负担。

双层全局注意力模块（BGA）：
簇内变换器（Intra-Cluster Transformer）：对每个簇内的节点进行局部注意力计算，更新节点表示。
簇间变换器（Inter-Cluster Transformer）：对不同簇之间的信息进行全局注意力计算，捕获远距离信息。
通过这两个变换器，BGA模块能够有效地解耦局部和全局信息，减轻过度全球化问题。

局部模块（Local Module）：
使用图卷积网络（GCN）作为局部模块，捕获图结构信息，补充BGA模块忽略的局部细节。
协同训练（Collaborative Training）：

引入两个线性层（Lin-G和Lin-T），分别将GCN和BGA模块的输出映射到标签空间。
计算预测标签和软标签，通过交叉熵损失（Lce）和互监督损失（Lco）进行联合优化。
协同训练提高了模型的泛化能力，使GCN和BGA模块能够相互学习和互补。

8.技术实现的特别之处或创新点

双层注意力机制：通过簇内和簇间变换器，有效解耦局部和全局信息，避免过度全球化问题。
协同训练机制：通过互监督损失，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
图划分：使用METIS算法进行图划分，确保每个簇内的局部连通性，提高局部信息的捕捉能力。
内存效率：BGA模块的时间和空间复杂度为O(N^2/P + P^2)，在最优情况下达到O(N^(4/3))，显著降低了计算资源需求。

9.解决技术难题的方法

过度全球化问题：
通过双层注意力机制，将注意力集中在局部和全局信息上，避免过度关注远距离节点。
理论分析表明，过度扩展的感受野会降低全局注意力机制的有效性，BGA模块通过解耦局部和全局信息解决了这一问题。

计算资源限制：
使用图划分技术，将大规模图划分为小簇，减少单次计算的节点数量。
通过线性注意力技术进一步提高BGA模块的计算效率。

模型泛化能力：
引入协同训练机制，通过互监督损失提高模型的泛化能力。
理论证明表明，协同训练可以改进GCN和BGA模块的性能，提高模型的整体表现。

10.性能指标

  1. Micro-F1和Macro-F1: 这两个指标用于评估节点分类任务的性能。Micro-F1计算所有类别的总体精度，而Macro-F1计算每个类别的F1分数的平均值。选择这两个指标的原因是它们能够全面评估模型在不同类别上的表现，尤其是当类别不平衡时。

    • Micro-F1: 适用于类别分布均匀均匀的情况，强调整体性能。
    • Macro-F1: 适用于类别分布不均匀的情况，强调每个类别的性能。

  2. Attn-SNR: Attention Signal-to-Noise Ratio (Attn-SNR) 用于量化模型区分有用节点的能力。定义为:

$$
\text{Attn-SNR} = 10 \log_{10} \left( \frac{\sum_{y_i=y_j} a_{i,j}}{\sum_{y_i \neq y_j} a_{i,j}} \right)
$$

选择这个指标的原因是它能较好地反映模型在注意力机制上的表现，特别是在减少过多全局化问题方面的效果。

Micro-F1和Macro-F1计算公式

Micro-F1:

$$
\text{Micro-F1} = \frac{2 \cdot TP}{2 \cdot TP + FP + FN}
$$

注：此公式计算Micro-F1分数。

  • $TP$ 为真阳性数，
  • $FP$ 为假阳性数，
  • $FN$ 为假阴性数。

公式用于衡量模型在所有类别上的整体性能，特别是在多类别分类任务中。

Macro-F1:

$$
\text{Macro-F1} = \frac{1}{|C|} \sum_{c \in C} \left( \frac{2 \cdot TP_c}{2 \cdot TP_c + FP_c + FN_c} \right)
$$

注：此公式计算Macro-F1分数。

  • $|C|$ 为类别的总数，
  • $TP_c$ 为类别$c$的真阳性数，
  • $FP_c$ 为类别$c$的假阳性数，
  • $FN_c$ 为类别$c$的假阴性数。

公式用于衡量模型在每个类别上的平均性能，确保每个类别的预测效果都得到考虑，适用于类别不平衡的情况。

11.实验结果显示该方法在哪些方面表现出色

节点分类任务上的性能:

在同质图（如Cora、CiteSeer、PubMed）上，CoBFormer的GCN模块和BGA模块分别显著优于所有基线模型。例如，在Cora数据集上，CoBFormer的Micro-F1和Macro-F1分别为84.96%和85.28%，而最好的基线模型NodeFormer的Micro-F1和Macro-F1分别为81.48%和80.65%。
在异质图（如Actor、Deezer）上，CoBFormer的BGA模块的表现与最好的基线模型SGFormer相当甚至更优。例如，在Deezer数据集上，CoBFormer的Micro-F1为66.96%，而SGFormer的Micro-F1为66.68%。
解决过全局化问题:

通过可视化Attn-k，CoBFormer在局部区域分配了更多的注意力分数，有效缓解了过全局化问题。例如，在Cora数据集上，CoBFormer的Attn-k在前几个hop内明显高于Vanilla Transformer和NodeFormer。
内存效率:

CoBFormer显著减少了GPU内存使用。例如，在PubMed数据集上，CoBFormer的内存使用量为0.50G，而Vanilla Transformer的内存使用量为8.42G。

12.与现有方法相比，这种新方法或改进方法的优势

解决过全局化问题:

CoBFormer通过BGA模块有效缓解了过全局化问题，而现有的Graph Transformer方法往往过度关注远距离节点，导致性能下降。
例如，在Cora数据集上，CoBFormer的Attn-SNR显著高于Vanilla Transformer和NodeFormer，表明其能更好地区分有用节点。
在异质图上的表现:

CoBFormer在异质图上的表现与最先进的基线模型相当甚至更优，而现有的Graph Transformer方法在异质图上的性能通常不如在同质图上的表现。
例如，在Deezer数据集上，CoBFormer的Micro-F1为66.96%，而SGFormer的Micro-F1为66.68%。
内存和计算效率:

CoBFormer通过将图划分为簇并分别处理簇内和簇间的信息，显著减少了内存和计算开销，使其在大规模图数据上也能高效运行。
例如，在PubMed数据集上，CoBFormer的内存使用量为0.50G，而Vanilla Transformer的内存使用量为8.42G。

13.实验结果是否揭示了该方法的任何局限性或不足

对簇数的选择敏感:

作者指出，CoBFormer的性能在不同簇数下有所变化，需要仔细选择合适的簇数以达到最佳性能。例如，在Deezer数据集上，当簇数为160时，CoBFormer的性能最好，但当簇数为192时，性能略有下降。
作者建议在实际应用中进行簇数的调参，以确保模型的最佳性能。
在某些数据集上的性能波动:

作者提到，在某些数据集上，CoBFormer的性能可能不如预期。例如，在CiteSeer数据集上，CoBFormer的Micro-F1为74.68%，而NodeFormer的Micro-F1为71.96%。
作者认为这可能是由于CiteSeer数据集的特殊性质，建议在实际应用中结合其他方法进行优化。

14.实际应用挑战

可能面临的挑战：
计算资源：尽管CoBFormer在性能上有所提升，但其计算复杂度较高，特别是对于大规模图数据，需要大量的计算资源。
参数调优：模型的多个超参数（如学习率、权重衰减、温度系数等）需要仔细调优，以达到最佳性能。
过拟合风险：在小规模数据集上，模型可能会出现过拟合现象，需要通过正则化技术或数据增强来缓解。

作者讨论的潜在困难：
作者指出，虽然CoBFormer在大多数情况下表现良好，但在某些异构图上，性能提升有限。这可能是由于异构图的复杂性和多样性导致的。
作者建议通过更多的实验和理论分析来进一步优化模型，特别是在异构图上的表现。

15.未来改进方向

提出的改进方向：

模型简化：探索更简单的模型结构，以降低计算复杂度和提高训练效率。
自适应学习：开发自适应学习方法，使模型能够自动调整参数，以适应不同类型的图数据。
多任务学习：结合多任务学习框架，使模型能够同时处理多种图任务，提高模型的泛化能力。
可解释性增强：增加模型的可解释性，帮助用户更好地理解模型的决策过程。
这些建议的可行性：

模型简化和自适应学习方法在现有研究中有一定的基础，可行性较高。
多任务学习和可解释性的增强需要更多的理论研究和技术突破，但前景广阔。