今天給大家分享一個(gè)強(qiáng)大的算法模型，GNN。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）是一類專門(mén)處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型。

在傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)中，輸入數(shù)據(jù)通常是結(jié)構(gòu)化的（如圖像、文本、時(shí)間序列等），這些數(shù)據(jù)都可以表示為一個(gè)規(guī)則的網(wǎng)格或序列。然而，圖數(shù)據(jù)具有更加復(fù)雜的非歐幾里得結(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)和邊之間可能沒(méi)有固定的順序，也可能存在不同的連接模式。

GNN 通過(guò)設(shè)計(jì)一種特定的機(jī)制來(lái)學(xué)習(xí)和表示圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中的節(jié)點(diǎn)、邊和全圖的信息。

圖片

圖的基本組成

在討論 GNN 之前，先了解一下圖的基本構(gòu)成。

• 節(jié)點(diǎn)（Node），圖中的基本元素，通常表示圖中實(shí)體或?qū)ο蟆?/li>
• 邊（Edge），連接節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，可能是有向的或無(wú)向的。
• 鄰接關(guān)系（Adjacency），描述哪些節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)邊相連。鄰接矩陣通常用于表示這種關(guān)系。
• 節(jié)點(diǎn)特征（Node Feature），每個(gè)節(jié)點(diǎn)可能有附加的屬性或特征，如社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的年齡、性別等。
• 邊特征（Edge Feature），邊也可以有特征，例如在交通網(wǎng)絡(luò)中，邊可能表示道路的長(zhǎng)度或交通流量。

圖片

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心思想

GNN 的核心思想是利用圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，通過(guò)節(jié)點(diǎn)間的鄰接關(guān)系來(lái)傳播信息和進(jìn)行學(xué)習(xí)。在 GNN 中，節(jié)點(diǎn)的表示不僅依賴于其自身的特征，還依賴于其鄰居節(jié)點(diǎn)的特征。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算通常包括以下幾個(gè)步驟。

• 信息傳遞節(jié)點(diǎn)通過(guò)與其鄰居節(jié)點(diǎn)交換信息來(lái)更新自身的表示。這一過(guò)程通常通過(guò)消息傳遞機(jī)制實(shí)現(xiàn)，節(jié)點(diǎn)會(huì)將自己的特征向量傳遞給鄰居節(jié)點(diǎn)，鄰居節(jié)點(diǎn)再根據(jù)自己的特征和接收到的信息來(lái)更新自身的特征。
• 聚合每個(gè)節(jié)點(diǎn)會(huì)根據(jù)鄰居節(jié)點(diǎn)的特征進(jìn)行聚合操作，常見(jiàn)的聚合操作包括求和、均值、最大值等。這個(gè)步驟使得每個(gè)節(jié)點(diǎn)不僅包含自身的信息，還融合了鄰居的信息。
• 更新聚合后的信息會(huì)與當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的原始特征一起傳入一個(gè)非線性函數(shù)（通常是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層），來(lái)更新節(jié)點(diǎn)的表示。
• 迭代GNN 是一個(gè)迭代過(guò)程，通常會(huì)執(zhí)行多次消息傳遞和特征更新，每次迭代都會(huì)使得節(jié)點(diǎn)的表示更加豐富，能夠捕捉到更廣泛的上下文信息。
• 輸出層根據(jù)任務(wù)需求，最終會(huì)從節(jié)點(diǎn)特征或者圖特征中提取出有用的信息進(jìn)行分類、回歸等任務(wù)。

GNN 任務(wù)類型

節(jié)點(diǎn)級(jí)任務(wù)

節(jié)點(diǎn)級(jí)任務(wù)主要關(guān)注圖中單個(gè)節(jié)點(diǎn)的預(yù)測(cè)或嵌入。它通常依賴于節(jié)點(diǎn)的特征及其鄰居節(jié)點(diǎn)的信息。

節(jié)點(diǎn)級(jí)任務(wù)常見(jiàn)的應(yīng)用包括節(jié)點(diǎn)分類、節(jié)點(diǎn)嵌入等。

• 節(jié)點(diǎn)分類：預(yù)測(cè)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的類別。
• 節(jié)點(diǎn)嵌入：學(xué)習(xí)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的低維表示，通常用于下游任務(wù)（如聚類或分類）。
• 節(jié)點(diǎn)回歸：預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)的連續(xù)值。

示例代碼：節(jié)點(diǎn)分類任務(wù)

假設(shè)我們有一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)圖，任務(wù)是預(yù)測(cè)每個(gè)用戶的興趣類別（例如，體育、音樂(lè)、科技等）。

我們使用 PyTorch Geometric 框架實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）。

import torch
import torch.nn as nn
import torch_geometric
from torch_geometric.nn import GCNConv

# GCN模型定義
class GCN(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):
        super(GCN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(in_channels, hidden_channels)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_channels, out_channels)

    def forward(self, x, edge_index):
        # 第一次圖卷積
        x = self.conv1(x, edge_index)
        x = torch.relu(x)
        # 第二次圖卷積
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return x

# 假設(shè)我們有一個(gè)圖，包含節(jié)點(diǎn)特征和邊的連接關(guān)系
# 節(jié)點(diǎn)特征: x, 鄰接矩陣: edge_index
x = torch.randn(100, 16)  # 100個(gè)節(jié)點(diǎn)，16維特征
edge_index = torch.randint(0, 100, (2, 500))  # 500條邊

# 目標(biāo)標(biāo)簽：節(jié)點(diǎn)的類別（假設(shè)有10個(gè)類別）
y = torch.randint(0, 10, (100,))

# 創(chuàng)建GCN模型
model = GCN(in_channels=16, hidden_channels=32, out_channels=10)

# 定義損失函數(shù)和優(yōu)化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 訓(xùn)練過(guò)程
model.train()
for epoch in range(200):
    optimizer.zero_grad()
    out = model(x, edge_index)  # 獲取節(jié)點(diǎn)的分類輸出
    loss = criterion(out, y)  # 計(jì)算損失
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if epoch % 20 == 0:
        print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')

節(jié)點(diǎn)級(jí)任務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景

• 社交網(wǎng)絡(luò)分析：預(yù)測(cè)社交網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)用戶的興趣標(biāo)簽。
• 生物信息學(xué)：預(yù)測(cè)基因、蛋白質(zhì)的功能類別。
• 推薦系統(tǒng)：預(yù)測(cè)用戶或物品的類別或偏好。

邊級(jí)任務(wù)

邊級(jí)任務(wù)關(guān)注圖中節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系。

邊級(jí)任務(wù)常見(jiàn)的應(yīng)用包括鏈接預(yù)測(cè)、邊分類等。

• 鏈接預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間是否存在邊，或預(yù)測(cè)未觀察到的潛在邊。
• 邊分類：對(duì)圖中的邊進(jìn)行分類任務(wù)，如判斷兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系類型。
• 邊回歸：預(yù)測(cè)邊的連續(xù)值，如邊的權(quán)重或相似度。

示例代碼：鏈接預(yù)測(cè)任務(wù)

在鏈接預(yù)測(cè)任務(wù)中，我們預(yù)測(cè)圖中節(jié)點(diǎn)對(duì)是否存在邊。

通過(guò)GNN學(xué)習(xí)到的節(jié)點(diǎn)表示，可以計(jì)算節(jié)點(diǎn)對(duì)之間的相似度，進(jìn)而預(yù)測(cè)鏈接。

import torch
import torch.nn as nn
import torch_geometric
from torch_geometric.nn import GCNConv
from torch_geometric.utils import negative_sampling

# GCN模型定義（用于鏈接預(yù)測(cè)）
class GCNLinkPrediction(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, hidden_channels):
        super(GCNLinkPrediction, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(in_channels, hidden_channels)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_channels, hidden_channels)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = self.conv1(x, edge_index)
        x = torch.relu(x)
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return x

# 假設(shè)我們有一個(gè)圖，包含節(jié)點(diǎn)特征和邊的連接關(guān)系
x = torch.randn(100, 16)  # 100個(gè)節(jié)點(diǎn)，16維特征
edge_index = torch.randint(0, 100, (2, 500))  # 500條邊

# 創(chuàng)建GCN模型
model = GCNLinkPrediction(in_channels=16, hidden_channels=32)

# 定義損失函數(shù)和優(yōu)化器
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 訓(xùn)練過(guò)程
model.train()
for epoch in range(200):
    optimizer.zero_grad()
    # 前向傳播，得到節(jié)點(diǎn)嵌入表示
    out = model(x, edge_index)
    
    # 負(fù)采樣生成不存在的邊
    neg_edge_index = negative_sampling(edge_index, num_nodes=100, num_neg_samples=edge_index.size(1))
    
    # 獲取真實(shí)邊和負(fù)邊
    pos_out = out[edge_index[0]] * out[edge_index[1]]
    neg_out = out[neg_edge_index[0]] * out[neg_edge_index[1]]
    
    # 計(jì)算損失
    pos_loss = torch.sigmoid(pos_out).sum()
    neg_loss = torch.sigmoid(neg_out).sum()
    loss = -(pos_loss - neg_loss)
    
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if epoch % 20 == 0:
        print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')

邊級(jí)任務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景

• 社交網(wǎng)絡(luò)分析：預(yù)測(cè)用戶之間是否會(huì)建立新的聯(lián)系（如好友推薦）。
• 推薦系統(tǒng)：預(yù)測(cè)用戶與物品之間的潛在關(guān)系（例如，是否購(gòu)買(mǎi)）。
• 知識(shí)圖譜：預(yù)測(cè)實(shí)體之間的關(guān)系（如“巴黎”和“法國(guó)”的“首都”關(guān)系）。

圖級(jí)任務(wù)

圖級(jí)任務(wù)關(guān)注整個(gè)圖的預(yù)測(cè)或表示。

任務(wù)的目標(biāo)是將整個(gè)圖映射到一個(gè)類別或一個(gè)值，常見(jiàn)的任務(wù)包括圖分類、圖回歸等。

• 圖分類：對(duì)整個(gè)圖進(jìn)行分類，常用于生物分子分類、文檔分類等。
• 圖回歸：預(yù)測(cè)整個(gè)圖的連續(xù)值，如預(yù)測(cè)圖的某種特性（例如分子的毒性）。

GNN的類型

不同的 GNN 變種在消息傳遞、聚合和更新機(jī)制上有所不同。

以下是一些常見(jiàn)的GNN模型：

• GCNGCN 是最經(jīng)典的圖卷積網(wǎng)絡(luò)，它借鑒了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想，通過(guò)對(duì)鄰居節(jié)點(diǎn)的特征進(jìn)行加權(quán)平均來(lái)更新節(jié)點(diǎn)表示。GCN 使用了圖的鄰接矩陣來(lái)定義節(jié)點(diǎn)間的信息傳播規(guī)則。
• GATGAT 引入了注意力機(jī)制，在信息傳遞的過(guò)程中，給不同的鄰居節(jié)點(diǎn)分配不同的權(quán)重（即鄰接節(jié)點(diǎn)的影響力不同）。這種方式使得 GAT 能夠更靈活地處理圖中節(jié)點(diǎn)的異質(zhì)性。
• GraphSAGEGraphSAGE 通過(guò)對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的鄰居進(jìn)行采樣來(lái)減少計(jì)算開(kāi)銷，而不是直接使用全部鄰居節(jié)點(diǎn)。

GNN的應(yīng)用場(chǎng)景

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用

1. 社交網(wǎng)絡(luò)分析在社交網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)表示人或社交媒體賬戶，邊表示他們之間的互動(dòng)關(guān)系。GNN可以用來(lái)進(jìn)行用戶推薦、社交圈分析、輿情分析等任務(wù)。
2. 化學(xué)分子建模在化學(xué)中，分子結(jié)構(gòu)可以用圖表示，其中節(jié)點(diǎn)代表原子，邊代表原子之間的化學(xué)鍵。GNN可以用來(lái)預(yù)測(cè)分子的性質(zhì)、藥物設(shè)計(jì)等。
3. 知識(shí)圖譜知識(shí)圖譜是包含實(shí)體和關(guān)系的大型圖結(jié)構(gòu)，GNN 可以用于關(guān)系預(yù)測(cè)、實(shí)體鏈接等任務(wù)。
4. 推薦系統(tǒng)在推薦系統(tǒng)中，用戶和物品可以構(gòu)成圖結(jié)構(gòu)，GNN 可以用于用戶偏好預(yù)測(cè)、物品推薦等。
5. 自然語(yǔ)言處理在文本中，詞語(yǔ)之間的關(guān)系可以通過(guò)圖表示，GNN 可以用來(lái)進(jìn)行句子理解、語(yǔ)義分析等任務(wù)。