同构图 Link 预测初学者指南：GraphSage 和 DGL

2022-11-20 05:43:56

利用 GraphSage 和 DGL 实现同构图 Link 预测

探索隐藏在数据中的关系，释放数据的价值

当今数据爆炸的时代，我们面临着从数据中提取有价值见解的挑战。图结构数据，这种表示对象之间关系和模式的天然载体，引起了广泛关注。然而，为了从这些复杂结构中获取有意义的信息，我们需要对其进行嵌入，将图中的节点和边转换为低维向量。图嵌入技术由此应运而生。

同构图 Link 预测：预测不存在的边

同构图 Link 预测是图嵌入的一个重要应用，其目标在于预测图中不存在的边。该任务在诸多领域具有广泛应用，诸如社交网络中的好友推荐、蛋白质相互作用网络中的预测、电子商务中的商品推荐等。

GraphSage：图嵌入算法

GraphSage 是一种强大的图嵌入算法，它使用聚合函数在邻域中汇聚节点特征，从而学习节点的表示。在同构图 Link 预测任务中，我们将 GraphSage 用于节点嵌入，为 subsequent 机器学习任务做好准备。

DGL：图神经网络开源库

DGL 是一个为图神经网络设计的高效开源库。它提供了易于使用的工具，帮助我们快速搭建和训练图神经网络模型，省去了底层实现的复杂性。

用 Python 实现同构图 Link 预测

导入必要库

首先，让我们导入必要的 Python 库：

import dgl
import torch
import numpy as np

加载数据

接下来，我们使用 Karate Club 数据集，一个经典的同构图 Link 预测数据集：

data = dgl.data.KarateClubDataset()

转换为 DGL 图对象

将数据转换为 DGL 图对象：

g = dgl.graph(data['graph'])

使用 GraphSage 进行图嵌入

使用 GraphSage 嵌入图中节点：

model = dgl.nn.pytorch.conv.GraphConv(in_feats=g.ndata['feat'].shape[1], out_feats=128)
h = model(g, g.ndata['feat'])

进行 Link 预测

最后，使用一个简单的线性层进行 Link 预测：

pred = torch.matmul(h, h.T)

评估模型性能

使用准确率、召回率和 F1 分数评估模型的性能：

accuracy = torch.mean((pred > 0.5) == (g.edata['label'] > 0.5))
recall = torch.mean((pred > 0.5) & (g.edata['label'] > 0.5)) / torch.mean(g.edata['label'] > 0.5)
f1_score = 2 * accuracy * recall / (accuracy + recall)

print(f'Accuracy: {accuracy.item():.4f}')
print(f'Recall: {recall.item():.4f}')
print(f'F1 score: {f1_score.item():.4f}')