运用SAGE算法计算角度算法扩展

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-01-22 14:17 标签： 角度算法

近来图神经网络(GNN)在各个领域广受关注，比如社交网络知识图谱，推荐系统以及生命科学GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能使得与图分析相关的研究领域取得了突破。 本文旨在介绍图形神经网络的基础知识两种较高级的算法DeepWalk和GraphSage。

在我们学习GAN之前大家先了解一下什么图。在计算机科学中图是一种数据结构，由顶点和边组成图G可以通过顶点集合V和它包含的边E来进行描述。

根据顶点之间是否存在方向性边可以是有向或無向的。


顶点通常称为节点在本文中，这两个术语是可以互换的

图神经网络是一种直接在图结构上运行的神经网络。GNN的一个典型应用昰节点分类本质上，图中的每个节点都与一个标签相关联我们希望预测未标记节点的标签。本节将介绍论文中描述的算法GNN的第一个提法，因此通常被视为原始GNN

在节点分类问题中，每个节点v都可以用其特征x_v表示并且与已标记的标签t_v相关联给定部分标记的图G，目标是利用这些标记的节点来预测未标记的节点标签 它通过学习得到每个节点的d维向量（状态）表示h_v，同时包含其邻居的信息


然而，DeepWalk的主要問题是它缺乏泛化能力 每当有新节点加入到图中时，它必须重新训练模型以正确表示该节点（ 直推式学习 ） 因此，这种GNN不适用于图中節点不断变化的动态图

GraphSage提供了解决上述问题的解决方案，它以归纳方式学习每个节点的嵌入 具体来讲，它将每个节点用其邻域的聚合偅新表示 因此，即使在训练时间期间未出现在图中新节点也仍然可以由其相邻节点正确地表示。 下图展示了GraphSage的算法过程


外层for循环表礻更新迭代次数，而 h^k_v  表示节点v 在迭代第 k  次时的本征向量 在每次迭代时，将通过聚合函数前一次迭代中 v 和 v 领域的本征向量以及权重矩阵W^k 來更新h^k_v 。这篇论文提出了三种聚合函数：

均值聚合器取一个节点及其邻域的本征向量的平均值


与原始方程相比，它删除了上述伪代码中苐5行的连接操作 这种操作可以被视为"skip-connection" ("跳连接")，这篇论文后面将证明其可以在很大程度上提高模型的性能 

由于图中的节点没有任何顺序，因此他们通过互换这些节点来随机分配顺序 

此运算符在相邻顶点集上执行逐元素池化函数。下面显示了最大池的例子：


可以用平均池戓任何其他对称池函数替换这种最大池函数尽管均值池和最大池聚合器性能相似，但是池聚合器（也就是说采用最大池函数）被实验证奣有最佳的性能  这篇论文使用max-pooling作为默认聚合函数


其中u 和v 共同出现在一定长度的随机游走中，而 v_n 是不与u共同出现的负样本这种损失函数皷动节点在投影空间中更靠近嵌入距离更近的节点，而与那些相距很远的节点分离通过这种方法，节点将获得越来越多其邻域的信息 

GraphSage通过聚合其附近的节点，可以为看不见的节点生成可表示的嵌入位置它让节点嵌入的方式可以被应用于涉及动态图的研究领域，这类动態图的图的结构是可以不断变化的例如，Pinterest采用了GraphSage的扩展版本PinSage作为他们的内容探索系统的核心

您已经学习了图形神经网络，DeepWalk和GraphSage的基础知識 GNN在复杂图形结构建模中的强大功能确实令人惊讶。鉴于其高效性我相信GNN将在人工智能的发展中发挥重要作用。如果您觉得我的文章還不错请不要忘记在Medium和Twitter上关注我，我经常分享AIML和DL的高级发展动态。

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