图上边缘回归：深入挖掘图的内在联系

2023-05-01 12:26:08

图上边缘回归：揭开图数据关联的奥秘

在当今数据驱动的世界中，图数据无处不在。从社交网络和推荐系统到知识图谱，它们以复杂而动态的方式相互关联着。图上边缘回归技术应运而生，揭示了这些关联背后的隐藏模式，让我们深入理解复杂系统。

未采样 GraphSage：更便捷的图数据处理

传统图卷积网络需要对整个图进行采样才能生成节点表示。然而，未采样 GraphSage 算法无需此步骤，直接生成节点表示，降低了计算复杂度并提高了训练效率。

import dgl

# 创建图
g = dgl.DGLGraph()

# 添加节点和边
g.add_nodes(100)
g.add_edges([0, 1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4, 0])

# 使用未采样 GraphSage 算法生成节点表示
sage = dgl.nn.SAGEConv(in_feats=10, out_feats=16, aggregator_type='mean')
node_feats = sage(g, g.ndata['features'])

DGL：图计算的强大引擎

DGL（深度图库）是一个高性能图计算库，为图神经网络提供了有力支持。借助 DGL，我们可以轻松实现未采样 GraphSage 算法，并将其应用于各种图数据分析任务中。

# 使用 DGL 构建和训练图上边缘回归模型
import torch
import torch.nn as nn
import dgl

class EdgeRegressionModel(nn.Module):
    def __init__(self, in_feats, out_feats):
        super(EdgeRegressionModel, self).__init__()
        self.sage = dgl.nn.SAGEConv(in_feats, out_feats, aggregator_type='mean')
        self.regressor = nn.Linear(out_feats, 1)

    def forward(self, g, edge_feats):
        node_feats = self.sage(g, g.ndata['features'])
        edge_feats = torch.cat([node_feats[g.edges()[0]], node_feats[g.edges()[1]]], dim=1)
        return self.regressor(edge_feats)

# 创建模型、优化器和损失函数
model = EdgeRegressionModel(10, 1)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
loss_fn = nn.MSELoss()

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    logits = model(g, g.edata['features'])
    loss = loss_fn(logits, g.edata['labels'])
    loss.backward()
    optimizer.step()