图神经网络建模

23/27图神经网络建模第一部分图神经网络的架构与基础 2第二部分图卷积操作的原理与类型 4第三部分谱域图卷积网络的特征提取 6第四部分消息传递过程中的图聚合机制 8第五部分图池化操作的种类与应用 11第六部分图节点分类任务的建模策略 15第七部分图链接预测任务的模型优化 19第八部分图神经网络在现实场景中的应用 23

第一部分图神经网络的架构与基础图神经网络建模

图神经网络的架构与基础

图神经网络概述

图神经网络（GNN）是一类专门用于处理图结构化数据的神经网络模型。图数据是一种非欧几里得数据，具有节点和边，代表实体和它们之间的关系。GNN通过学习图中节点和边的特征来建模图结构，并执行各种任务，如节点分类、图分类和链接预测。

图神经网络的架构

GNN的架构通常由以下部分组成：

*消息传递层：负责在图中传递节点信息。它通过聚合相邻节点的特征来更新每个节点的特征，并引入边的信息。

*神经网络层：执行非线性变换，提取节点和边特征的更高阶表示。

*读出层：将节点或图的最终表示映射到任务相关的输出。

图神经网络的基础

GNN的基础概念包括：

*邻域聚合：聚合邻近节点的特征，以获得每个节点的上下文信息。

*消息传递：将聚合的特征沿边传播，更新节点表示。

*节点嵌入：节点的低维表示，捕获其在图中的结构和语义信息。

*图卷积：类似于卷积神经网络，但应用于图数据，以提取局部和全局特征。

GNN的变体

GNN的变体包括：

*图卷积网络（GCN）：一种谱图卷积，利用图拉普拉斯矩阵来聚合邻域信息。

*图注意力网络（GAT）：使用注意力机制分配不同特征的重要性权重。

*图信息网络（GIN）：一种可解释的GNN，使用聚合和置换等算子。

*图自编码器（GAE）：用于图生成和异常检测的神经网络模型。

GNN的应用

GNN已被广泛应用于各种领域，包括：

*社交网络分析

*推荐系统

*生物信息学

*交通预测

*计算机视觉中的图形处理

图神经网络的局限性

GNN也存在一些局限性，包括：

*计算成本高：消息传递过程可能对于大型图来说是计算昂贵的。

*对图拓扑结构敏感：GNN的性能可能受到图拓扑结构变化的影响。

*解释性差：GNN的内部机制可能难以解释，这限制了其在某些应用中的可用性。

总结

图神经网络是处理图结构化数据的有力工具。它们利用消息传递机制和非线性变换，学习图的表示并执行各种任务。虽然GNN展示了巨大的潜力，但它们也面临着一定的局限性。随着研究的不断深入，预计GNN在未来将成为图数据分析和建模的宝贵工具。第二部分图卷积操作的原理与类型关键词关键要点主题名称：图卷积操作原理

1.图卷积操作通过聚合邻近顶点的特征来更新节点表示。

2.它使用相邻矩阵对特征进行加权求和，以考虑拓扑结构。

3.卷积核中的权重允许学习顶点特征之间的关系。

主题名称：图卷积操作类型

空间卷积

图卷积操作的原理与类型

原理

图卷积操作是一种针对图结构数据的卷积操作。与卷积神经网络（CNN）中针对网格数据的卷积操作类似，图卷积操作通过与相邻节点的特征聚合来更新每个节点的特征。图卷积操作的基本公式如下：

```

```

其中：

*N(v)表示节点v的邻域

*σ表示激活函数

类型

谱卷积

谱卷积将图卷积转换为特征空间中的矩阵乘法。它利用图的拉普拉斯矩阵或归一化拉普拉斯矩阵对特征进行变换。谱卷积通常通过频域卷积来实现，复杂度为O(n^2)，其中n为图中的节点数。

空间卷积

空间卷积直接在图结构上进行卷积操作。它使用局部邻域信息更新每个节点的特征。空间卷积的复杂度通常为O(n^2d)，其中d为特征向量维度。

著名前向卷积

著名前向卷积（GCN）是一种空间卷积操作，它通过邻接矩阵的归一化导出权重矩阵。它将节点的特征与相邻节点的特征相乘，然后进行归一化求和。GCN的复杂度为O(n^2d)。

图注意力网络（GAT）

GAT是一种基于注意力的图卷积操作。它通过计算节点对之间的注意力权重，动态地聚合来自相邻节点的信息。GAT的复杂度为O(n^2d)。

变体

除了上述基本类型外，还有许多图卷积操作的变体，包括：

*残差图卷积网络（ResGCN）：引入残差连接以提高训练稳定性和性能。

*图卷积聚类（GraphSage）：使用采样策略来近似大规模图上的卷积操作，从而降低复杂度。

*互信息图卷积网络（MIC）：利用互信息来估计节点关联强度，从而进行更有效的特征聚合。

选择

图卷积操作的选择取决于具体任务和数据集。谱卷积在理论上具有优势，但空间卷积在实践中往往更有效。一般来说，对于大规模图，需要使用近似卷积操作，例如GraphSage。第三部分谱域图卷积网络的特征提取关键词关键要点谱域图卷积网络的特征提取

主题名称：GCN的频域解释

1.GCN的频谱滤波特性：GCN的卷积操作可以视为在图的拉普拉斯矩阵上进行频谱滤波。不同的卷积核对应于频域上的不同滤波器。

2.卷积层的级联：GCN的多层卷积层的级联可以进行多分辨率特征提取，捕捉不同频段的信息。

3.图信号的频谱分析：图的拉普拉斯矩阵的特征值谱可以反映图的结构和拓扑特性，对图信号的频域分析提供了基础。

主题名称：图的傅里叶变换

谱域图卷积网络的特征提取

谱域图卷积网络（GNN）是图神经网络（GNN）的一种，它利用图的谱分解来进行特征提取。谱分解将图表示为特征向量和特征值的集合，从而揭示图的结构和特性。

图傅里叶变换

谱域GNN的核心是图傅里叶变换（GFT），它将图信号从顶点域变换到频域。GFT由图拉普拉斯算子定义，它捕获了图的连通性结构。

对于图$G$，其邻接矩阵为$A$，度矩阵为$D$，GFT被定义为：

$$

$$

谱卷积

谱域卷积是谱域GNN中特征提取的关键操作。它将频域信号与滤波器进行逐元素乘法，其中滤波器由图拉普拉斯算子的特征值定义。

谱卷积公式为：

$$

$$

提取特征

通过多次谱卷积，谱域GNN可以从图中提取不同频率的特征。低频特征捕获全局结构信息，而高频特征捕获局部结构信息。

为了获得固定维度的表示，谱域GNN通常使用池操作将频域特征汇总到顶点或图级别。常用的池操作包括求和池化、平均池化和最大池化。

应用

谱域GNN已成功应用于各种图相关任务，包括：

*图分类：识别不同类型的图。

*节点分类：预测图中节点的类别。

*链接预测：预测图中不存在的边。

*图生成：生成新的图，具有与给定数据集相似的结构和特性。

优点

谱域GNN的优点包括：

*对图结构信息编码能力强。

*能够提取不同频率的特征。

*理论基础扎实，可以利用谱分解的特性。

局限性

谱域GNN的局限性包括：

*计算复杂度高，尤其是对于大型图。

*滤波器设计需要专家知识。

*难以处理动态图。第四部分消息传递过程中的图聚合机制关键词关键要点图卷积神经网络

1.通过局部邻域内的节点聚合和信息传递来学习节点表示。

2.采用信息聚合机制（如加和、平均值、最大值）合并来自相邻节点的信息。

3.通过堆叠多个图卷积层，提取图结构中的层次特征。

图注意力网络

1.引入注意力机制，关注邻域中与中心节点最相关的节点。

2.使用自注意力计算节点对之间的相关性，对聚合信息进行加权。

3.提升模型对图中重要关系的建模能力，提高分类和预测精度。

图池化池化

1.对图中相似的局部结构或子图进行聚合，形成更粗粒度的表示。

2.采用最大值池化、平均值池化或注意力机制进行聚合，提取子图的主要特征。

3.减少图的复杂性，提高模型的可解释性和效率。

图自编码器

1.利用信息聚合机制从图中提取低维嵌入表示。

2.通过重建原始图或生成相似图来优化嵌入的质量。

3.用于图生成、无监督学习和图表示学习。

图生成模型

1.利用消息传递过程生成新的图结构或修改现有图。

2.采用条件生成模型控制生成图的特定属性或满足特定约束。

3.在药物发现、分子设计和社交网络分析等领域具有应用潜力。

多模态图神经网络

1.将不同类型的图数据（如节点特征、边权重或图像）集成到单个模型中。

2.通过跨模态信息交互和聚合，捕获图结构和非结构化数据之间的关系。

3.扩展图神经网络的适用性，处理具有丰富特征信息的复杂图数据。图神经网络中的消息传递过程

图聚合机制

在消息传递过程中，图聚合机制用于将邻居节点的信息聚合到中心节点。这些机制对于图神经网络的性能至关重要，因为它们决定了如何组合来自邻居的信息，以更新中心节点的表征。

常见的图聚合机制

1.求和聚合：

是最简单的聚合机制，它将来自所有邻居的信息求和。求和聚合易于实现，并且对于信息丰富但稀疏的图来说是有效的。

2.平均聚合：

计算邻居信息的算术平均值。平均聚合对于密度较高的图来说更适合，因为它可以防止信息过载。

3.最大值聚合：

选择邻居节点中具有最大值的表征。最大值聚合对于获取邻居节点中最突出的信息很有用。

4.最小值聚合：

类似于最大值聚合，但选择邻居节点中最小的值作为表征。最小值聚合对于检测异常或最小值相关信息是很有用的。

5.加权求和聚合：

将邻居的信息加权求和，其中权重由学习到的函数决定。加权求和聚合允许模型根据邻居节点的重要性调整每个信息的重要性。

6.门控运算聚合：

使用门控机制控制向中心节点传递哪些信息。门控运算聚合允许模型学习信息选择性，从而减少噪声和无关信息的影响。

7.注意力机制聚合：

使用注意力机制分配邻居节点的重要性权重。注意力机制聚合允许模型专注于与中心节点最相关的邻居信息。

选择图聚合机制

选择合适的图聚合机制取决于图结构、数据类型和建模任务。对于信息丰富且稀疏的图，求和聚合或加权求和聚合可能是有效的。对于密度较高的图，平均聚合或门控运算聚合可以防止信息过载。注意力机制聚合对于捕获邻居节点之间的关系至关重要。

其他图聚合机制

除了上述机制外，还有其他用于图聚合的研究机制，包括：

*降维聚合：使用降维技术（如主成分分析或奇异值分解）来减少邻居信息的维度。

*基于邻近度的聚合：根据邻居节点与中心节点的邻近度对邻居信息进行加权。

*局部池化聚合：使用池化操作（如最大池化或平均池化）在局部区域内聚合邻居信息。

*递归聚合：递归地应用图聚合机制，允许信息在邻居节点之间多跳传递。

图聚合机制的持续研究正在不断发展，以开发新的和更有效的聚合方法，以改进图神经网络的性能。第五部分图池化操作的种类与应用关键词关键要点最大池化

1.滑动窗口最大池化：将图划分为重叠或不重叠的子图，并为每个子图选择最大的顶点作为池化特征。

2.顶点数最大池化：基于每个顶点的邻居顶点数，将顶点划分为不同的池，并选择每个池中顶点数最大的顶点作为池化特征。

3.局部最大池化：基于顶点与其邻居的特征相似性，将顶点划分为不同的池，并选择每个池中具有最大相似性的顶点作为池化特征。

平均池化

1.滑动窗口平均池化：将图划分为重叠或不重叠的子图，并为每个子图中顶点的特征取平均值作为池化特征。

2.加权平均池化：基于顶点与其邻居的边权重，计算每个顶点的邻居特征的加权平均值作为池化特征。

3.注意力平均池化：引入注意力机制，通过计算每个顶点对池化特征的贡献权重，加权平均邻居顶点的特征作为池化特征。

聚类池化

1.k-均值聚类池化：使用k-均值算法将顶点聚类到k个簇中，并选择每个簇的质心作为池化特征。

2.层次聚类池化：采用层次聚类算法将顶点逐步聚合，直到形成具有所需数量池化的聚类树，然后选择聚类树的根节点作为池化特征。

3.谱聚类池化：利用图的拉普拉斯矩阵构建图的特征空间，并通过谱聚类将顶点聚类到所需的池化数量中。

基于Attention的池化

1.图注意力网络（GAT）：利用注意力机制为每个顶点分配邻居顶点的权重，加权平均邻居特征作为该顶点的池化特征。

2.图卷积网络（GCN）：采用图卷积操作，利用邻接矩阵计算每个顶点的特征变换，并通过注意力机制加权平均邻居顶点的特征变换作为池化特征。

3.图池化注意力网络（GPAN）：融合图池化和注意力机制，在不同池化层的顶点之间引入注意力，使模型能够从全局和局部视角学习图表示。

基于采样的池化

1.随机池化：随机从图中采样顶点作为池化特征。

2.重要性采样池化：根据顶点的特征或结构重要性随机采样顶点作为池化特征。

3.分布式池化：利用分布式算法，在分布式图数据集上并行执行图池化操作，提高池化效率和可扩展性。

其他图池化操作

1.软池化：利用概率分布对图中的顶点进行池化，允许池化特征包含每个顶点的部分特征信息。

2.谱池化：基于图谱理论，通过计算图的特征值和特征向量来池化图。

3.度量学习池化：学习一个度量空间，将图中的顶点映射到池化特征空间中，使相似顶点在池化空间中更接近。图池化操作的种类与应用

图池化操作是图神经网络中必不可少的一步，它将图结构中的节点聚合为低维度的特征向量，以供后续处理。图池化操作的类型多样，每种操作具有不同的特性和适用范围。

最大池化

*操作：选取图中每个顶点的最大特征值作为池化后的特征向量。

*特性：保留图中最大的特征信息，适用于突出重要节点。

*应用：用于识别图中具有显著特征的节点，例如社区检测、异常检测等。

平均池化

*操作：将图中每个顶点的特征向量求平均值作为池化后的特征向量。

*特性：保留图中所有节点的平均特征信息，适用于提取全局特征。

*应用：用于生成图的低维表示，用于图分类、聚类等任务。

加权池化

*操作：将每个顶点的特征向量乘以一个权重，然后求和作为池化后的特征向量。

*特性：权重可以根据顶点的属性或位置进行分配，从而控制池化过程的粒度。

*应用：用于强调图中特定节点或区域，用于图匹配、子图搜索等任务。

注意力池化

*操作：通过一个注意力机制分配每个顶点一个权重，然后加权求和得到池化后的特征向量。

*特性：注意力模型可以学习图结构中的重要性，从而自适应地进行池化。

*应用：用于突出图中具有相关性或相似性的节点，用于图分类、可视化等任务。

图卷积池化

*操作：将图卷积神经网络应用于图，并将输出的特征图进行池化操作。

*特性：利用卷积神经网络的局部感受野特性，提取图中局部特征并进行池化。

*应用：用于提取图中结构化的特征表示，适用于图分类、分割等任务。

基于距离的池化

*操作：基于节点之间的距离或相似性，将相近的节点聚合为一个池化区域。

*特性：通过空间上的邻近性进行池化，适用于提取图中局部结构信息。

*应用：用于图分割、场景理解等任务。

基于层次的池化

*操作：将图划分为层次结构，并在每个层次进行池化操作。

*特性：通过层次结构逐渐减小图的规模，提取不同粒度的特征。

*应用：用于图分类、可视化等任务。

图池化操作的应用

图池化操作广泛应用于各种图神经网络任务中，包括：

*图分类：将图表示为固定长度的特征向量，用于分类任务。

*图聚类：将相似的图聚类到一起，用于数据探索和分析。

*图匹配：寻找两幅图之间是否存在匹配关系，用于图像检索和目标识别。

*图可视化：将图的高维特征可视化为低维表示，以便更好地理解图结构。

*子图搜索：在图中查找满足特定条件的子图，用于模式识别和信息抽取。

选择合适的图池化操作

选择合适的图池化操作取决于特定任务的要求和图数据的特性。一般而言，以下几点需要考虑：

*图结构：不同的池化操作适用于不同类型的图结构，例如树形图、网格图或随机图。

*特征类型：池化操作应与图中特征类型相匹配，例如离散特征或连续特征。

*任务目标：不同任务需要不同的池化策略，例如最大化准确性或保留语义信息。

通过仔细考虑这些因素，可以为图神经网络选择最合适的图池化操作，从而提高模型的性能和可靠性。第六部分图节点分类任务的建模策略关键词关键要点基于邻居采样的聚合策略

1.局部聚合：仅聚合目标节点的直接邻居的信息，计算复杂度低。

2.随机游走：以目标节点为起点，通过随机游动采样邻居节点，探索更广阔的图结构。

3.图注意力机制：为邻居分配不同的权重，根据重要性聚合邻居信息，增强节点表征的区分性。

基于消息传递的聚合策略

1.图卷积神经网络（GCN）：通过节点间的消息传递，聚合邻居节点的信息，更新当前节点的表征。

2.图注意力网络（GAT）：引入注意力机制，在消息传递过程中考虑节点之间的相关性，提升聚合信息的质量。

3.元消息传递网络（Meta-MPNN）：将消息传递过程建模为一个可学习的过程，增强模型的泛化能力和针对不同图结构的适应性。

基于图谱编码的聚合策略

1.谱卷积：将图结构转换为拉普拉斯矩阵，利用其特征向量进行谱分解，获取节点的谱嵌入。

2.切比雪多项式近似：利用切比雪多项式近似拉普拉斯矩阵的特征向量，降低计算复杂度。

3.图神经嵌入：通过最大化图的忠实度和嵌入空间的保真度，学习节点的分布式表征。

基于图嵌入的聚合策略

1.节点嵌入：将节点表示为低维向量，编码其属性和拓扑信息。

2.边嵌入：将边表示为低维向量，编码其连接关系和属性信息。

3.图嵌入：将图表示为低维向量，编码其整体结构和属性信息。

基于图生成模型的聚合策略

1.图生成对抗网络（GAN）：利用生成器和判别器训练，生成具有特定拓扑和属性特征的图。

2.图自编码器（AE）：通过编码器和解码器，将图表示为低维嵌入，并在重建过程中保留图的结构和属性信息。

3.变分图自编码器（VAE）：引入变分推断，在图嵌入过程中考虑节点的不确定性。

基于图深度学习的聚合策略

1.图注意力机制：赋予节点不同的注意力权重，增强其表征能力和区分度。

2.图池化：通过聚合或选择，将局部图结构转换为更高级别的表征。

3.图递归神经网络（RNN）：对图进行递归处理，捕获节点之间的序列关系和时序依赖性。图节点分类任务的建模策略

在图神经网络中，图节点分类任务旨在预测图中节点的类别标签。解决此类任务时，需要考虑以下建模策略：

1.聚合函数：

聚合函数用于聚合邻居节点的特征信息，以表征目标节点的上下文信息。常用的聚合函数包括：

*求和：简单累加邻居节点特征。

*平均：将邻居节点特征平均值作为目标节点的聚合特征。

*最大值/最小值：获取邻居节点特征中的最大值/最小值。

*门控循环单元（GRU）：使用循环神经网络聚合序列信息，对邻居节点特征进行动态更新。

2.卷积操作：

卷积操作可以扩展到图数据上，用于提取图结构中的局部特征。常见的图卷积操作包括：

*图卷积神经网络（GCN）：使用权重矩阵对邻居节点特征进行线性变换，并聚合后更新目标节点特征。

*图注意力网络（GAT）：使用注意力机制对邻居节点特征进行加权聚合，重点关注重要节点。

*图卷积变压器（GraphTransformer）：结合卷积和自注意力机制，针对邻域中的节点进行特征更新。

3.节点嵌入：

节点嵌入技术旨在将图中的节点表示为低维向量，以便于后续的机器学习任务。节点嵌入方法包括：

*节点2vec：使用随机游走和语言模型学习节点嵌入。

*DeepWalk：使用深度学习算法学习节点嵌入。

*LINE：利用邻域信息和第二阶邻域信息学习节点嵌入。

4.图神经网络架构：

图神经网络架构可以根据任务复杂度和图结构特点进行设计。常见的架构包括：

*多层感知机（MLP）：使用多个全连接层对节点特征进行逐层处理。

*卷积神经网络（CNN）：使用卷积层提取图中的局部特征。

*循环神经网络（RNN）：使用循环层处理序列信息，适用于动态变化的图。

*Transformer：使用自注意力机制处理长距离依赖关系。

5.特征融合：

图中节点可能具有多种类型的特征，如结构特征、内容特征和属性特征。特征融合技术用于将不同类型的特征组合起来，以增强模型的表征能力。

6.图生成：

图生成技术可以用于生成新的图或对现有图进行修改，以增强模型的泛化能力。常见的图生成方法包括：

*生成对抗网络（GAN）：通过生成器和鉴别器进行对抗式训练，生成逼真的图。

*变分自动编码器（VAE）：通过最小化重建误差和正则化项，生成具有隐含特征的多样化图。

7.损失函数：

损失函数用于衡量模型的预测误差，并指导模型参数的更新。常用的损失函数包括：

*交叉熵损失：适用于二分类和多分类任务。

*平均绝对误差（MAE）：适用于回归任务，衡量预测值与真实值之间的绝对误差。

*根均方误差（RMSE）：衡量预测值与真实值之间的平方误差的平方根。

具体建模步骤：

1.选择合适的聚合函数和卷积操作。

2.学习节点嵌入，表示图中的节点。

3.设计图神经网络架构，提取图的结构和特征信息。

4.融合不同类型的节点特征。

5.根据特定任务选择合适的损失函数。

6.训练和评估模型，优化模型参数。第七部分图链接预测任务的模型优化关键词关键要点图表示学习

1.利用图神经网络（GNN）提取图结构中节点和边的特征，生成图嵌入。

2.图嵌入保留了图中节点和边的拓扑信息和语义信息，便于后续的建模任务。

3.常见的图表示学习方法包括：图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）、图信息学习网络（GIN）。

负采样策略

1.在图链接预测任务中，正样本的数量远少于负样本。

2.负采样策略可以通过从候选负样本集中采样来构造负样本，以解决数据不平衡问题。

3.常见的负采样策略包括：随机负采样、基于边排序的负采样、对抗性负采样。

损失函数设计

1.图链接预测任务的损失函数通常基于链路预测误差，如交叉熵损失、分类熵损失、KL散度。

2.此外，还可以引入正则化项以防止过拟合，如L1正则化、L2正则化、Dropout。

3.先进的损失函数设计包括：对比损失、三元组损失、排序损失。

训练策略优化

1.图神经网络训练容易受到过拟合和梯度消失等问题的困扰。

2.训练策略优化可以通过调整学习率、采用梯度裁剪、引入正则化等方法来提高模型性能。

3.还可以探索半监督学习、迁移学习、集成学习等技术来增强模型泛化能力。

模型评估指标

1.图链接预测任务的模型评估指标通常包括准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC、AP。

2.针对不同任务和场景，还可以引入其他指标，如NDCG、MAP、MRR。

3.模型评估应考虑不同数据集和负采样策略的影响。

前沿研究趋势

1.探索更有效的图表示学习方法，如基于注意力的图神经网络、图生成模型。

2.开发新的负采样策略，如基于鲁棒性的负采样、生成对抗网络（GAN）负采样。

3.研究图异构网络、动态图和时间图等复杂图结构的链接预测任务。图链接预测任务的模型优化

图链接预测任务旨在预测图中是否存在缺失的边。模型优化对于提高预测准确性和效率至关重要。

优化目标

图链接预测的优化目标通常是最大化准确性，同时考虑模型复杂度和计算成本。常用的优化目标包括：

*精度：预测边的准确率

*召回率：预测所有存在的边的比例

*F1分数：精度和召回率的调和平均值

模型优化方法

优化图链接预测模型可以采用以下方法：

1.超参数调优

超参数调优涉及调节模型的超参数，例如学习率、优化器和模型架构。网格搜索和贝叶斯优化等方法可用于优化超参数。

2.特征工程

特征工程包括提取和转换有助于模型预测的图特征。常见的特征包括：

*节点属性：节点标识符、标签等

*边属性：边权重、类型等

*图拓扑结构：节点度、聚类系数等

3.正则化

正则化技术可防止模型过拟合，方法是向损失函数添加惩罚项。常用的正则化器包括：

*L1正则化：最小化权重绝对值之和

*L2正则化：最小化权重平方和之和

*弹性网络正则化：融合L1和L2正则化

4.归一化

节点和边属性的归一化可以改善模型的收敛性和性能。常用的归一化器包括：

*标准化：将属性值减去均值并除以标准差

*最小-最大归一化：将属性值映射到指定范围（例如[0,1]）

*对数转换：应用对数函数以减少属性值之间的差异

5.嵌入

嵌入技术将高维节点和边属性映射到低维向量空间。常用的嵌入方法包括：

*节点嵌入：Node2vec、DeepWalk

*边嵌入：Edge2vec、LINE

6.提前终止

提前终止策略可防止模型在训练中过拟合。当模型性能在验证集上停止提高时，提前终止训练过程。

评估指标

用于评估图链接预测模型的指标包括：

*AUC-ROC：受试者工作特征曲线下的面积

*AUC-PR：精确度-召回曲线下的面积

*平均精度（MAP）：所有正样本的平均精确度

*归一化折现累积增益（NDCG）：考虑预测结果相关性的累积增益

应用

图链接预测模型已成功应用于各种领域，包括：

*社交网络：预测用户之间的链接

*生物信息学：预测蛋白质相互作用

*推荐系统：推荐与用户偏好相关的项目第八部分图神经网络在现实场景中的应用关键词关键要点【推荐系统】：

1.利用图神经网络建立用户-物品交互图，捕捉复杂的交互模式，提高推荐准确率。

2.通过嵌入图中的节点属性（如用户兴趣、物品特征），增强推荐系统的泛化能力，适应用户兴趣动态变化。

3.应用图注意力机制，关注与目标用户相关度更高的节点，实现个性化推荐。

【生物分子预测】：

图神经网络在现实场景中的应用

社交网络分析

*社交图谱挖掘：识别影响力人物、社团结构和舆论走向。

*异常检测：发现异常用户行为，如虚假账号、恶意传播。

*推荐系统：根据用户关系和偏好推荐内容、好友或产品。

金融科技

*风险管理：预测信贷风险，识别欺诈交易，评估投资组合。

*异常检测：实时监控交易数据，检测异常波动或可疑行为。

*客户细分：基于交易记录和社交关系对客户进行分类，实现精准营销。

医疗保健

*疾病诊断：根据患者的医疗记录和社交关系，预测疾病风险和诊断。

*药物发现：利用分子结构图，发现新的药物靶点和化合物。

*患者分组：基于患者特征和治疗方案相似性，将患者分组，实现个性化治疗。

自然语言处理

*文本分类：将文本归类到预定义类别，如新闻、博客或电子邮件。

*机器翻译：翻译文本，同时考虑单词之间的语法和语义关系。

*问答系统：根据知识图谱，回答用户问题，提供相关信息。

计算机视觉

*图像分割：分割图像中的不同对象，识别边界和形状。

*物体检测：在图像中定位和识别特定对象，如行人、汽车或动物。

*场景理解：分析图像中的场景结构，识别物体、关系和事件。

生物信息学

*基因表达分析：预测基因表达模式，理解生物过程和疾病机制。

*蛋白质相互作用网络构建：识别蛋白质之间的交互，揭示生物通路和功能。

*药物靶点识别：利用蛋白质-配体相互作用网络，发现新的药物靶点