图数据的数据增强涉及创建现有图的修改版本，以扩展训练数据集并提升机器学习模型的性能。与表格或图像数据不同，图具有复杂的结构（节点、边和关系），需要专门的技术。其目标是生成原始数据的合理变体，同时保留基本的结构和语义属性。常见的方法包括修改节点特征、改变边连接或对子图进行采样，所有这些操作都要确保增强后的数据对特定任务（例如，节点分类或链接预测）仍然有意义。
一种方法是边扰动，它通过添加或删除边来模拟不同的连接模式。例如，在社交网络图中，随机删除 5% 的边可以模拟缺失的连接，而为具有相似特征的节点添加合成边可能代表未被发现的关系。另一种技术是节点特征掩码，在训练过程中临时隐藏节点属性的子集（如推荐系统中的用户年龄）。这迫使模型依赖其他特征或图结构，从而提高鲁棒性。子图采样，例如提取随机游走或自我网络，也被广泛使用。例如，在分子图中对蛋白质节点周围的 2 跳邻域进行采样，有助于关注局部相互作用，而无需处理整个图。
然而，图增强需要仔细设计。与图像不同，图中的元素相互依赖——改变节点或边可能会在整个结构中产生连锁反应。例如，删除一个关键的桥接节点可能会导致图断开，破坏有意义的关系。像自适应边添加（仅连接特征相似度高的节点）或结构感知节点删除（保留图连接性）等技术可以减轻这些风险。PyTorch Geometric 或 DGL 等工具通常包含用于执行这些操作的实用程序。在实施增强时，开发者应验证关键属性（例如，度分布或社区结构）是否使用聚类系数或直径等指标保持完整。平衡随机性和领域逻辑（例如，不在分子图中添加无效的化学键）对于有效的增强至关重要。