KDD 2023：图神经网络的新前沿

作为2023年知识发现与数据挖掘会议（KDD）的大会主席，加州大学洛杉矶分校计算机科学副教授兼某机构学者指出，图学习仍是本届会议最热门的主题，但这并不意味着该领域停滞不前。

图神经网络（GNN）是一种机器学习模型，可生成图节点的嵌入或向量表示，捕获节点与其他节点关系的信息。它们不仅可用于预测边或标注节点等图相关任务，还能服务于任意下游处理任务，充分利用图结构编码的信息。

架构演进：突破长距离依赖限制

传统GNN通过消息传递机制生成嵌入：每个节点接收相邻节点的嵌入信息并整合更新，通常重复2-3次以捕获1-3跳邻域信息。但这种方式难以建模长距离依赖关系，特别是在软件分析或物理系统仿真等应用中尤为关键。

受Transformer架构启发，研究者开始探索全节点通信方案。虽然能解决长距离依赖问题，但面临两大挑战：

• 效率问题：对于包含数百万甚至数十亿节点的大规模图，全连接通信计算成本过高
• 语义稀释：过度连接会削弱图结构中有意义关系的表征能力

为解决这些问题，研究者尝试将文本和图像领域的位置编码技术迁移至图结构。例如通过随机游走或特征分解获取节点相对位置信息，但后者存在计算耗时的问题。

多层次效率优化策略

算法层面

• 采用采样技术减少计算操作量
• 设计图稀疏化算法，保留目标节点最相似的连接
• 在推理阶段使用知识蒸馏将复杂GNN压缩为简易模型（如多层感知机）
• 应用量化技术加速推理计算

系统与硬件层面

• 设计分布式系统加速训练和推理过程
• 通过多计算节点协同解决内存约束问题
• 开展软件-硬件协同设计实现底层加速

新兴应用与研究方向

因果推理

在图环境中开展因果分析，处理对象间相互干扰的问题，与传统独立假设（如药物研究中患者独立性）形成显著区别。

深度表示与因果推断融合

• 将治疗措施表示为连续向量而非二元变量
• 构建时间连续的动态治疗模型
• 将时间信息注入图结构

多领域交叉应用

• 用图结构描述多智能体动态系统
• 图生成技术在药物研发等领域的应用
• 大型语言模型与知识图谱的融合：结合LLM的泛化能力和KG的严谨推理

图神经网络持续涌现创新成果，图结构作为建模互联世界的基础数据结构，正在不断拓展其技术边界和应用场景。