在离群值背景下的网络归属半监督嵌入

人工智能

2024-02-04 06:15:30

探索 SEANO：网络数据嵌入的新范式

在当今信息爆炸的时代，数据已成为一种无价的资产，为各个行业和领域带来了变革性的洞见。从社交网络到电子商务，数据以网络的形式存储，其中节点代表实体（例如用户、产品或设备），而边则这些实体之间的关系。

网络嵌入：从网络到矢量

为了利用这些网络的丰富结构，网络嵌入已成为一种强大的工具，将网络中的节点和边转化为低维矢量。这些矢量捕捉了节点和边的重要属性和关系，使其易于机器学习算法处理和分析。

半监督嵌入：融合结构和标签

传统网络嵌入方法通常是无监督的，仅依赖网络结构来学习嵌入。然而，在现实世界的数据集中，我们经常可以获得一些节点的标签，例如类别或属性。半监督网络嵌入方法融合了这些标签信息，以提高嵌入的质量和适用性。

SEANO：结构和标签的协同效应

SEANO 是一个先进的半监督网络嵌入方法，它提出了一种创新的损失函数，巧妙地平衡了网络结构和标签信息。这种协同作用使 SEANO 能够学习到比传统无监督方法更丰富和信息更丰富的嵌入。

SEANO 的工作原理

SEANO 通过优化一个由两部分组成的损失函数来学习节点嵌入：

结构损失： 衡量嵌入与网络结构的拟合程度。
标签损失： 衡量嵌入与已知标签的拟合程度。

损失函数中可调的超参数 α 允许用户平衡结构和标签信息的相对重要性。

实验验证：SEANO 的优异性

在各种数据集上的广泛实验表明，SEANO 在节点分类任务中显著优于现有的半监督网络嵌入方法。在 Cora、CiteSeer、PubMed 和 ogbn-products 数据集上，SEANO 分别取得了 83.5%、73.2%、77.4% 和 92.1% 的准确率，展示了其在不同网络和任务上的通用性和有效性。

代码示例

import numpy as np
import networkx as nx
import tensorflow as tf

def SEANO(graph, labels, d=128, alpha=0.5):
  """SEANO 半监督网络嵌入算法。

  参数：
    graph：网络图对象。
    labels：节点标签字典。
    d：嵌入维度。
    alpha：结构损失和标签损失的加权系数。

  返回：
    嵌入矩阵，形状为 (N, d)。
  """

  # 将网络转换为邻接矩阵
  A = nx.adjacency_matrix(graph)

  # 初始化模型参数
  W = tf.Variable(tf.random.normal([A.shape[0], d]))
  b = tf.Variable(tf.zeros([d]))

  # 定义损失函数
  def loss_fn():
    # 计算结构损失
    L_struct = tf.reduce_sum(tf.square(tf.matmul(A, W) - tf.matmul(A, W, transpose_a=True)))

    # 计算标签损失
    L_label = tf.reduce_sum(tf.square(tf.matmul(W, tf.one_hot(labels, d)) - tf.one_hot(labels, d)))

    # 返回总损失
    return L_struct + alpha * L_label

  # 优化损失函数
  optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
  for epoch in range(100):
    optimizer.minimize(loss_fn, var_list=[W, b])

  # 返回嵌入矩阵
  return W.numpy()