如何看待KDD'21的文章，异质图神经网络的效果不如简单的GCN、GAT？
关于KDD'21上提到的一些异质图神经网络（Heterogeneous Graph Neural Networks, HGNNs）在某些任务上的表现可能不如简单的图卷积网络（GCN）或图注意力网络（GAT）这一现象，我们可以从几个层面去深入分析。这并非AI撰写的论调，而是学术界和实践中普遍存在的观察和讨论。
首先，我们要明确“异质图”和“同质图”的区别。
同质图 (Homogeneous Graph): 图中的所有节点和边都属于同一类型。例如，一个只包含用户和他们之间朋友关系的社交网络。GCN和GAT主要就是为了处理这类图而设计的。它们的核心思想是通过聚合邻居节点的特征来更新中心节点的特征，并学习节点表示。
异质图 (Heterogeneous Graph): 图中包含多种不同类型的节点和多种不同类型的边。例如，一个电商推荐系统中，可能包含用户节点、商品节点、店铺节点，节点之间可能有“购买”、“浏览”、“收藏”、“属于”等不同类型的关系。
为什么一些HGNNs可能表现不如简单的GCN/GAT？
这是一个非常值得探讨的问题，通常涉及以下几个关键因素：
1. 过度的复杂性带来的模型偏差 (Model Bias due to Overcomplexity):
为异质性而设计的复杂机制： HGNNs为了处理不同类型的节点和边，往往引入了更复杂的聚合机制。例如，可能为每种关系类型学习不同的权重矩阵或注意力机制，或者使用更复杂的融合策略来整合来自不同类型邻居的信息。
“过拟合”异质性： 在某些数据集中，如果异质性的模式并不明显，或者数据量相对较小，这些为异质性设计的复杂参数和机制反而可能导致模型过拟合训练数据中的噪声或特定模式，从而在未见过的数据上表现不佳。GCN和GAT虽然简单，但它们通过共享参数和局部信息聚合，具备更好的泛化能力。
信息稀释： 异质图中节点可能连接到多种类型的邻居，如果HGNN在聚合过程中没有有效地区分不同类型邻居的重要性，或者信息融合策略不当，可能会稀释掉真正重要的信息，导致表示能力下降。
2. 聚合机制的有效性 (Effectiveness of Aggregation Mechanisms):
同质聚合的鲁棒性： GCN的权重共享和邻接矩阵归一化机制在许多情况下已经证明是非常鲁棒的。它有效地捕获了图的局部结构信息。GAT通过自适应的学习注意力权重，能够动态地为不同的邻居分配不同的重要性，这在同质图上效果显著。
HGNN聚合的挑战： 在异质图中，如何为不同类型的关系设计有效的聚合函数是一个开放性问题。简单地将所有关系类型的特征进行拼接或平均，可能无法捕捉到深层次的语义信息。如果HGNN设计的特定于关系的聚合器不够强大，或者无法有效地学习关系的重要性，其性能就可能受限。例如，一些早期的HGNN可能只是简单地为每种关系学习一个独立的线性变换，这可能不足以捕捉到复杂的异质交互。
3. 数据自身的特性 (Characteristics of the Data Itself):
同质性强的异质图： 很多时候，虽然一个图被定义为异质图，但在实际应用中，其中某些节点类型和关系类型可能在图的结构或信息传播上表现出很强的同质性。例如，在一个电商图中，用户之间的“朋友关系”可能和商品之间的“相似关系”在信息传播上并没有本质的区别，甚至可以通过一种更普适的方式来建模。此时，一个精心设计的同质图模型（如加深层数的GCN或GAT）可能已经足够捕捉到主要的结构和特征信息。
信息瓶颈： 如果异质图中关键的连接信息或者节点特征主要集中在某几种关系上，而模型过度关注所有关系类型的细微差别，反而可能分散了模型的学习重点，导致在整体表现上不如一个能抓住核心信息模型的GCN/GAT。
数据量不足： 训练一个能有效处理异质性的HGNN通常需要更多的数据来学习不同关系类型的参数。如果数据量不足，复杂的HGNN模型很容易欠拟合或过拟合，而简单的模型可能由于参数量少，反而更容易在小数据集上取得相对较好的表现。
4. 超参数调优和实现细节 (Hyperparameter Tuning and Implementation Details):
调参难度： HGNNs通常有更多的超参数需要调整，比如不同关系类型的学习率、隐藏层维度、注意力头的数量等。不恰当的超参数设置可能导致模型性能不佳。
实现库的成熟度： 像PyTorch Geometric, Deep Graph Library (DGL) 等库提供了HGNN的实现，但不同版本的实现、不同的采样策略、不同的优化器选择都可能对最终结果产生影响。简单的GCN/GAT模型由于其广泛应用，其实现和优化通常更为成熟和稳定。
5. 任务本身的性质 (Nature of the Task Itself):
节点分类/链接预测的简单场景： 如果目标任务只是一个相对简单的节点分类或链接预测任务，并且节点和边的特征信息已经足够丰富，那么图的结构信息可能并不是决定性因素。在这种情况下，一个强大的特征提取器（可能结合了简单的图结构信息）就足以完成任务，而HGNNs引入的复杂图结构建模反而可能不是必需的。
信息融合的必要性： 有些任务可能确实需要高度依赖于节点和边之间的异质交互。例如，在复杂的知识图谱推理任务中，不同类型的关系可能代表着不同的逻辑规则，此时HGNN的优势才能充分发挥。如果任务对异质交互的依赖性不高，那么GCN/GAT可能已经足够。
KDD'21文章可能揭示了什么？
KDD作为图学习领域的重要会议，发表关于HGNNs的论文表明了该方向的研究热度。然而，如果文章指出了某些HGNNs表现不如简单模型，这通常是研究中的一个重要反馈，意味着：
对“异质性”的理解和建模仍需深化： 可能现有的HGNN方法对如何有效捕捉和利用异质性还有待提升，尤其是如何处理不同关系间的交互和信息融合。
“简单是最好的”的论调在特定场景下成立： 表明并非所有问题都需要最复杂的解决方案。理解问题的本质，选择恰当的模型复杂度至关重要。
研究的边界和挑战： 揭示了HGNN领域仍面临的挑战，如如何设计更通用的、对数据不敏感的聚合机制，如何提高模型的解释性，以及如何在实际部署中更有效地处理异质图。
催生新的研究方向： 这种对比分析也可能促使研究者去思考，如何才能设计出真正能够超越简单模型的HGNNs，或者在什么条件下，HGNNs的优势才能真正体现出来。例如，是否需要更精细的节点/边表示学习，或者更高效的信息传递和融合策略。
总结来说，认为KDD'21上某些HGNNs表现不如简单GCN/GAT的观点，并非否定HGNNs的价值，而是指出了在特定条件下，过于复杂的模型设计可能带来性能上的妥协。这强调了理解数据特性、任务需求以及模型设计原理的重要性，并鼓励研究者在追求模型先进性的同时，也要关注其鲁棒性、泛化能力和实现效率。研究的进步往往伴随着对现有方法的批判性分析和对新方法的不断探索。
首先，我们要明确“异质图”和“同质图”的区别。
同质图 (Homogeneous Graph): 图中的所有节点和边都属于同一类型。例如，一个只包含用户和他们之间朋友关系的社交网络。GCN和GAT主要就是为了处理这类图而设计的。它们的核心思想是通过聚合邻居节点的特征来更新中心节点的特征，并学习节点表示。
异质图 (Heterogeneous Graph): 图中包含多种不同类型的节点和多种不同类型的边。例如，一个电商推荐系统中，可能包含用户节点、商品节点、店铺节点，节点之间可能有“购买”、“浏览”、“收藏”、“属于”等不同类型的关系。
为什么一些HGNNs可能表现不如简单的GCN/GAT？
这是一个非常值得探讨的问题，通常涉及以下几个关键因素：
1. 过度的复杂性带来的模型偏差 (Model Bias due to Overcomplexity):
为异质性而设计的复杂机制： HGNNs为了处理不同类型的节点和边，往往引入了更复杂的聚合机制。例如，可能为每种关系类型学习不同的权重矩阵或注意力机制，或者使用更复杂的融合策略来整合来自不同类型邻居的信息。
“过拟合”异质性： 在某些数据集中，如果异质性的模式并不明显，或者数据量相对较小，这些为异质性设计的复杂参数和机制反而可能导致模型过拟合训练数据中的噪声或特定模式，从而在未见过的数据上表现不佳。GCN和GAT虽然简单，但它们通过共享参数和局部信息聚合，具备更好的泛化能力。
信息稀释： 异质图中节点可能连接到多种类型的邻居，如果HGNN在聚合过程中没有有效地区分不同类型邻居的重要性，或者信息融合策略不当，可能会稀释掉真正重要的信息，导致表示能力下降。
2. 聚合机制的有效性 (Effectiveness of Aggregation Mechanisms):
同质聚合的鲁棒性： GCN的权重共享和邻接矩阵归一化机制在许多情况下已经证明是非常鲁棒的。它有效地捕获了图的局部结构信息。GAT通过自适应的学习注意力权重，能够动态地为不同的邻居分配不同的重要性，这在同质图上效果显著。
HGNN聚合的挑战： 在异质图中，如何为不同类型的关系设计有效的聚合函数是一个开放性问题。简单地将所有关系类型的特征进行拼接或平均，可能无法捕捉到深层次的语义信息。如果HGNN设计的特定于关系的聚合器不够强大，或者无法有效地学习关系的重要性，其性能就可能受限。例如，一些早期的HGNN可能只是简单地为每种关系学习一个独立的线性变换，这可能不足以捕捉到复杂的异质交互。
3. 数据自身的特性 (Characteristics of the Data Itself):
同质性强的异质图： 很多时候，虽然一个图被定义为异质图，但在实际应用中，其中某些节点类型和关系类型可能在图的结构或信息传播上表现出很强的同质性。例如，在一个电商图中，用户之间的“朋友关系”可能和商品之间的“相似关系”在信息传播上并没有本质的区别，甚至可以通过一种更普适的方式来建模。此时，一个精心设计的同质图模型（如加深层数的GCN或GAT）可能已经足够捕捉到主要的结构和特征信息。
信息瓶颈： 如果异质图中关键的连接信息或者节点特征主要集中在某几种关系上，而模型过度关注所有关系类型的细微差别，反而可能分散了模型的学习重点，导致在整体表现上不如一个能抓住核心信息模型的GCN/GAT。
数据量不足： 训练一个能有效处理异质性的HGNN通常需要更多的数据来学习不同关系类型的参数。如果数据量不足，复杂的HGNN模型很容易欠拟合或过拟合，而简单的模型可能由于参数量少，反而更容易在小数据集上取得相对较好的表现。
4. 超参数调优和实现细节 (Hyperparameter Tuning and Implementation Details):
调参难度： HGNNs通常有更多的超参数需要调整，比如不同关系类型的学习率、隐藏层维度、注意力头的数量等。不恰当的超参数设置可能导致模型性能不佳。
实现库的成熟度： 像PyTorch Geometric, Deep Graph Library (DGL) 等库提供了HGNN的实现，但不同版本的实现、不同的采样策略、不同的优化器选择都可能对最终结果产生影响。简单的GCN/GAT模型由于其广泛应用，其实现和优化通常更为成熟和稳定。
5. 任务本身的性质 (Nature of the Task Itself):
节点分类/链接预测的简单场景： 如果目标任务只是一个相对简单的节点分类或链接预测任务，并且节点和边的特征信息已经足够丰富，那么图的结构信息可能并不是决定性因素。在这种情况下，一个强大的特征提取器（可能结合了简单的图结构信息）就足以完成任务，而HGNNs引入的复杂图结构建模反而可能不是必需的。
信息融合的必要性： 有些任务可能确实需要高度依赖于节点和边之间的异质交互。例如，在复杂的知识图谱推理任务中，不同类型的关系可能代表着不同的逻辑规则，此时HGNN的优势才能充分发挥。如果任务对异质交互的依赖性不高，那么GCN/GAT可能已经足够。
KDD'21文章可能揭示了什么？
KDD作为图学习领域的重要会议，发表关于HGNNs的论文表明了该方向的研究热度。然而，如果文章指出了某些HGNNs表现不如简单模型，这通常是研究中的一个重要反馈，意味着：
对“异质性”的理解和建模仍需深化： 可能现有的HGNN方法对如何有效捕捉和利用异质性还有待提升，尤其是如何处理不同关系间的交互和信息融合。
“简单是最好的”的论调在特定场景下成立： 表明并非所有问题都需要最复杂的解决方案。理解问题的本质，选择恰当的模型复杂度至关重要。
研究的边界和挑战： 揭示了HGNN领域仍面临的挑战，如如何设计更通用的、对数据不敏感的聚合机制，如何提高模型的解释性，以及如何在实际部署中更有效地处理异质图。
催生新的研究方向： 这种对比分析也可能促使研究者去思考，如何才能设计出真正能够超越简单模型的HGNNs，或者在什么条件下，HGNNs的优势才能真正体现出来。例如，是否需要更精细的节点/边表示学习，或者更高效的信息传递和融合策略。
总结来说，认为KDD'21上某些HGNNs表现不如简单GCN/GAT的观点，并非否定HGNNs的价值，而是指出了在特定条件下，过于复杂的模型设计可能带来性能上的妥协。这强调了理解数据特性、任务需求以及模型设计原理的重要性，并鼓励研究者在追求模型先进性的同时，也要关注其鲁棒性、泛化能力和实现效率。研究的进步往往伴随着对现有方法的批判性分析和对新方法的不断探索。
网友意见
被邀请了一看居然是自己的文章！那还不得上来说两句……
文章的内容其实还是非常充实的，分为了三部分：
- 分析了之前的各种异构网络实验中的问题，包括没有对GCN、GAT正确使用和调参以及一些信息泄露等问题。
- 提出了一套新的异构网络测评的pipeline，和一整套数据集Heterogeneous Graph Bank；同时为了防止测试集被overfit，我们学习了如squad或者glue那样的在线测评方式，大家私下可以用验证集，测试集的数据需要提交网站。HGB
- 我们也简单地调参得到一种GAT的变式，发现在各种数据集上普遍有效，这也表明了并非是这个任务真的到了瓶颈，而是之前的测评和对比的方式及数据集阻碍了领域的正确发展。
另外值得一提的是，这篇文章浓缩了各个合作者大量的工作，但是审稿的时候却有人故意刁难，说什么“作者虽然保证了中稿之后公布代码，但是我不相信，所以clear reject……”
我觉得他可能误解我们是出于什么目的在针对他们的文章甚至这个领域，其实我们很早就搞异构数据，合作者yuxiao dong也是异构网络的重要学者，只是想让这个领域更健康的发展而已。不过幸好其他审稿人力挺，ac捞了一手。
最近我事情比较多，确实没有顾得上这个工作，如果大家有什么问题，欢迎在github issue。
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