【GNN综述_2021_11】图自监督学习：综述

简介：
本综述文章全面回顾了2021年11月前图神经网络领域的自监督学习方法，涵盖节点、边及子图层面的最新进展与挑战。 图上的深度学习最近引起了人们的极大兴趣。然而，大多数工作都集中在（半）监督学习上，导致存在标签依赖性高、泛化能力差以及鲁棒性弱等问题。为了解决这些问题，自监督学习 (SSL) 通过精心设计的借口任务来提取信息知识，并且不依赖于手动标签，在处理图数据时已成为一种有前途和趋势的学习范式。与计算机视觉和自然语言处理等其他领域中的 SSL 不同，图上的 SSL 具备独特的背景、设计理念以及分类方式。 在对图自监督学习框架的回顾中，我们全面总结了利用SSL技术来应对图数据的方法。构建了一个统一的数学形式化模型以描述这一范式。根据借口任务的目标不同，我们将这些方法分为四类：基于生成的方法、基于辅助属性的方法、对比方法和混合方法。 此外，我们也对图 SSL 在各个研究领域的应用进行了总结，并概述了常用的数据集、评估基准以及性能比较；同时提供了开源代码的信息供读者参考。最后，我们讨论了这一领域面临的挑战及潜在的未来发展方向。