DGT：一种用于图学习的差分图变换器，支持小样本学习

《Expert Systems with Applications》：DGT: Differential Graph Transformer for graph learning with few-shot learning

　　针对图Transformer在少样本学习中存在的噪声敏感性和全局上下文建模不足问题，本文提出DGT模型，通过动态注意力调整和双噪声注入机制提升性能，并在多个数据集上验证其有效性。

　　
近年来，图神经网络（GNN）在推荐系统、社交网络分析及生物化学等领域展现出强大的数据建模能力。然而，这类模型在实际应用中面临两大核心挑战：一是对标注数据的过度依赖，导致在小样本学习场景中表现受限；二是传统注意力机制对噪声的敏感性，容易在数据稀疏或存在干扰时引发模型失效。针对上述问题，研究者提出了一系列改进方案，包括引入元学习框架、开发自监督预训练方法以及优化知识迁移策略。这些技术虽取得一定进展，但仍存在全局上下文建模不足和噪声抑制能力弱等缺陷。

在医疗健康领域，新药分子筛选需要基于有限临床数据的快速预测；社交网络冷启动用户需通过少量交互行为建立画像；电子商务场景中长尾商品偏好识别受限于稀疏点击数据。这些实际需求推动了对小样本图学习技术的深度探索。现有研究主要沿着三个方向突破：首先，通过元学习框架（如MAML）构建可迁移的预训练模型，使少量标注样本能快速适应新任务；其次，利用自监督预训练（如图对比学习）提取通用结构特征，降低对标注数据的依赖；最后，通过图卷积编码或知识图谱对齐等技术增强模型的全局感知能力。然而，这些方法在处理噪声数据时仍存在明显短板，尤其在节点分类和链接预测任务中，模型容易受到异常数据干扰，导致特征传播失效。

针对上述局限性，本文提出一种新型图Transformer架构——差分图Transformer（DGT）。该模型的核心创新在于构建动态注意力调节机制与双通道噪声抑制系统，通过协同优化信息聚合过程和噪声过滤能力，显著提升小样本学习场景下的模型鲁棒性。在结构设计上，DGT采用分层处理策略：基础层通过改进的注意力机制实现局部特征融合，中间层引入图卷积模块进行全局上下文建模，顶层则整合噪声感知模块以增强抗干扰能力。

动态注意力调节机制是DGT区别于传统Transformer的关键特征。该机制通过引入双通道注意力计算方式，在处理节点关系时能够自适应调整信息权重。具体而言，系统构建两条并行的注意力计算路径：主路径采用标准Transformer的Softmax归一化方法，次路径则通过反向传播获取的负向注意力权重进行动态修正。这种双路径机制既能保留原始注意力机制的全局建模优势，又可有效抑制局部噪声的干扰。实验表明，该设计在节点分类任务中使特征提取准确率提升约23%，尤其在数据稀疏的分子结构图中，模型对异常化学键的识别能力显著增强。

噪声抑制系统作为DGT的另一核心组件，包含两个协同作用的子模块。噪声注入模块通过模拟现实场景中的数据缺失和错误关联，对训练过程进行对抗性扰动。系统采用概率采样策略，随机裁剪节点特征或生成虚假边连接，迫使模型学习鲁棒的特征表达。与之配合的噪声过滤模块则设计了两级净化机制：初级通过可学习的掩码矩阵动态过滤低置信度特征；次级采用图注意力门控结构，根据节点间关联强度自适应调整信息流。这种正负向协同训练机制在社交网络数据集上的测试显示，模型对用户兴趣偏移和异常交互行为的适应能力提升超过40%。

在全局上下文建模方面，DGT创新性地将图卷积操作嵌入注意力计算过程。该设计通过分层聚合结构化信息，使模型能够捕捉距离较远的节点关联。具体实现中，系统首先构建多层图卷积网络提取不同粒度的拓扑特征，然后将其与Transformer的自注意力机制进行融合。实验数据表明，这种混合架构在蛋白质相互作用预测任务中，成功识别出传统GNN模型忽略的跨亚细胞结构关联，使AUC值提升至0.892，超越现有最佳模型15.7%。

该模型在多个基准数据集上的验证充分展现了其优越性。在节点分类任务中，DGT在G翟数据集（含28类蛋白质复合物）和DBLP学术引用网络（含50万论文）上的Top-5准确率分别达到89.4%和92.7%，较基线模型提升8.2-12.5个百分点。特别在链接预测场景，模型在YelpReview数据集上的F1分数达到0.843，较图对比学习（Graph Contrastive Learning）方法提升19.3%。值得注意的是，当标注样本减少至传统模型的30%时，DGT仍能保持85%以上的基准性能，验证了其在小样本学习中的泛化能力。

消融实验进一步揭示了各模块的贡献度：动态注意力调节机制单独使用时，模型性能提升约11%；噪声注入模块使特征鲁棒性增强28%；而图卷积模块的加入则使全局上下文建模准确率提高至基准值的120%。这些结果表明，DGT的模块化设计有效解决了现有技术中的关键瓶颈。

该研究在以下三个层面实现突破：首先，提出双通道注意力计算框架，通过正负反馈机制平衡局部特征与全局结构的关系；其次，设计对抗性噪声注入策略，使模型在训练过程中自动增强抗干扰能力；最后，开发混合式特征聚合方法，整合了图卷积网络的结构感知特性和Transformer的语义关联优势。这些创新共同构建了小样本图学习的新型范式，为后续研究提供了重要参考。

未来工作将聚焦于三个方向：一是开发跨模态知识融合机制，整合文本、图像等多源信息；二是构建动态元学习框架，实现模型在不同图结构下的自适应调整；三是探索联邦学习与DGT的结合，解决医疗健康等敏感领域的数据共享难题。这些延伸研究有望将小样本图学习技术应用于更复杂的真实场景，如智能药物研发和工业设备故障预测等领域。