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《Applied Soft Computing》期刊2025年刊载的异质图神经网络分类聚合算法研究

一、作者及机构

本研究由Yufei Zhao、Shiduo Wang和Hua Duan（通讯作者）合作完成，三位作者均来自山东科技大学数学与系统科学学院（College of Mathematics and Systems Science, Shandong University of Science and Technology）。论文标题为《LSPI: Heterogeneous Graph Neural Network Classification Aggregation Algorithm Based on Size Neighbor Path Identification》，发表于2025年的《Applied Soft Computing》（Volume 171, Article 112656）。论文代码已开源在GitHub（https://github.com/liuhua811/lspia）。

二、研究背景与目标

科学领域与背景
该研究聚焦于异质图神经网络（Heterogeneous Graph Neural Networks, HGNNs）的节点分类任务。异质图（HINs）广泛存在于现实世界（如学术网络、社交网络），其特点是包含多种节点类型和复杂语义关系。现有HGNNs多依赖元路径（meta-paths）捕捉语义信息，但忽视了不同元路径邻居数量的显著差异：某些路径（如长路径或高频关系）会引入大量噪声节点，导致模型性能下降。

研究动机与目标
作者发现，现有模型（如HAN）在处理邻居数量差异大的元路径时准确率下降（例如ACM数据集中PAP与PSP路径的邻居数量相差75倍）。因此，本研究提出LSPI算法，核心目标为：
1. 识别噪声路径：通过量化元路径邻居数量的差异，将路径分为大邻居路径（Large Neighbor Paths）和小邻居路径（Small Neighbor Paths）。
2. 选择性聚合：对大邻居路径中的节点基于拓扑和特征相似性过滤噪声，保留高相关性邻居。

三、研究流程与方法

LSPI算法分为三个核心模块：

1. 路径判别器（Path Discriminator, PD）

   • 输入：异质图及预定义元路径集合。
     
   • 处理：
     
     • 计算每条元路径的节点度总和（公式1），统计相对差异百分比（公式3）。
       
     • 根据超参数τ划分路径（公式4-5）。例如ACM数据集中，τ=30时PAPAP和PSPSP被归类为大邻居路径。
       
   • 输出：划分后的路径集合。
     

2. 路径内聚合（Intra-Path Aggregation）

   • 大邻居路径处理：
     
     • 计算转移概率（公式6）：基于邻接矩阵和度数矩阵，衡量节点间的拓扑关联强度。
       
     • 计算特征相似性（公式8）：通过L2归一化后的节点特征点积量化特征相关性。
       
     • 双重过滤：选择转移概率和特征相似性乘积最高的Top-T邻居（公式9-10）。实验设定T=500。
       
   • 小邻居路径处理：直接使用图卷积（公式13）聚合子图特征。
     

3. 子图级注意力聚合（Subgraph-Level Attention）

   • 通过注意力机制（公式14-16）融合不同子图的嵌入向量，生成最终节点表示（公式17）。
     

实验设计
- 数据集：ACM（论文-作者-主题）、IMDB（电影-导演-演员）、Yelp（商家-用户-服务等级）、DBLP（论文-作者-会议）。
- 对比基线：HAN、MAGNN、HPN等7种模型。
- 评估任务：节点分类（Micro-F1/Macro-F1）和聚类（NMI/ARI）。

四、主要结果

1. 分类性能提升

   • 在ACM数据集上，LSPI比HAN的Macro-F1提高1.19%（94.17% vs 92.98%）；在IMDB数据集上提升3.86%（63.20% vs 59.34%）。
     
   • 尤其在大邻居路径（如PAPAP）上，LSPI逆转了HAN的性能下降趋势（提升0.92% vs HAN下降2.05%）。
     

2. 聚类效果优势

   • ACM数据集的ARI达到0.7883，比IE-HGCN提升44%。Yelp数据集的NMI（0.6791）和ARI（0.6994）显著优于基线。
     

3. 消融实验验证

   • 移除大邻居路径模块（LSPI-w/o-L）导致Yelp性能下降约2%，验证了噪声过滤的必要性。
     

4. 参数敏感性分析

   • 邻居数T=300~500时模型最优，超过500会因噪声增加降低性能。路径划分阈值τ需根据数据集调整（如IMDB需τ=200）。
     

五、结论与价值

科学价值
1. 理论创新：首次系统研究元路径邻居数量差异对HGNNs的影响，提出路径分类与选择性聚合框架。
2. 方法创新：融合拓扑概率与特征相似性的双重过滤机制，有效抑制噪声干扰。

应用价值
- 适用于需处理大规模异质图的场景（如推荐系统、学术网络分析）。代码开源促进工业界应用。

六、研究亮点

1. 问题发现的原创性：揭示了元路径邻居数量差异与模型性能的关联，并通过实验验证噪声影响（图3）。
   
2. 算法的鲁棒性：在节点随机删除实验中，性能下降幅度显著低于HAN（图8）。
   
3. 工程友好性：提出以中位数邻居数（d_med）作为T的参考值，简化调参流程（表8）。
   

七、其他贡献

• 非参数检验：Wilcoxon检验表明LSPI在统计显著性上优于多数基线（表10）。
  
• 计算效率：单个训练周期耗时0.7355秒（ACM数据集），内存占用1.38GB，平衡了性能与效率（表9）。
  

（报告总字数：约1800字）