图神经网络的新范式：GraphSAGE和无监督采样器助力节点表示学习

2023-10-30 16:10:11

图神经网络的无监督学习：探索GraphSAGE

在人工智能的领域中，图神经网络（GNN）已成为分析和学习图结构数据的强大工具。然而，传统的 GNN 通常需要大量标记数据才能发挥作用，这在许多实际应用中是不可行的。无监督 GNN 的出现为解决这一挑战提供了一种途径，它可以利用图中的拓扑结构来学习节点和边的表示，而无需标签数据。

GraphSAGE：无监督采样策略

GraphSAGE 是一种创新的无监督 GNN，采用了一种称为无监督采样策略的方法来学习节点表示。该策略的原理非常简单：它从图中随机抽取一个节点，然后从该节点的相邻节点中抽取一个子集，最后利用子集中的节点来更新该节点的表示。

通过这个过程，GraphSAGE 能够有效地捕获节点的局部邻域信息，同时也能考虑更广泛的结构模式。采样子集的大小决定了节点表示的粒度，较小的子集产生更局部的表示，而较大的子集产生更全局的表示。

Stellargraph：易于使用的图神经网络库

Stellargraph 是一个开源库，它提供了图神经网络的全面实现，包括 GraphSAGE。该库设计得易于使用且功能强大，研究人员和工程师可以使用它快速构建和训练 GNN 模型。Stellargraph 包含各种实用功能，例如数据加载、采样策略和模型评估指标。

GraphSAGE 的实现示例

下面是一个使用 Stellargraph 实现 GraphSAGE 的代码示例：

import stellargraph as sg

# 加载图数据
graph = sg.load_graph("path/to/graph.json")

# 定义无监督采样策略
sampler = sg.UnsupervisedSampler(graph, batch_size=128)

# 定义图神经网络模型
model = sg.GraphSAGE(
    layer_sizes=[16, 32, 64],
    activations=["relu", "relu", "relu"],
    dropout=0.5,
)

# 训练图神经网络模型
model.fit(graph, sampler, epochs=10)

# 获取节点表示
node_embeddings = model.get_node_embeddings(graph)