【斯坦福CS224W】图机器学习图神经网络-Task01-图机器学习导论

2024-05-15 12:11:07

参考资料：
开源内容：https://github.com/TommyZihao/zihao_course/tree/main/CS224W
B 站视频：https://space.bilibili.com/1900783/channel/collectiondetail?sid=915098

图无处不在

图是描述关联数据的通用语言

将很多独立同分布的事物，用他们之间的关系连接起来，就形成了图

例如：计算机网络疾病传播链食物链地铁网化学分子式等等

现代深度学习方法是专门用于像下图所示：表格、序列等等这类（处理图片、文本、音频等），还没有专门用于处理图这种有关联的结构，那么这节课讲的是专门去解决图神经网络的方法。

想让神经网络处理图，我们需要做什么？

首先，图神经网络hard的原因在于：

①图需要任意尺寸输入，例如国的社交网络，村子的社交网络，可大可小（VS图像/文本的大小都是有上限的）

②图无固定顺序（VS比如卷积是有固定顺序的，从左至右从上至下）

③图可以动态变化（社交网络，某宝的推荐系统），多模态特征（音乐推荐包含了歌曲歌手专辑等等）

（Network/Graph都指图）

现在暂时可以把下图看作一个黑箱，输入的是图，输出可以是一个节点，一个连接，一个新图或者是一个子图

无需人工教学，端到端表示学习就是将一个节点表示为d维向量的过程，而且能充分表示原本的语义

例如256个节点的图可以表示为256个d维向量，这时就可以使用现代神经网络去处理。这个过程就是图嵌入

图神经网络工具推荐：PyG、NetworksX、www.dgl.ai

图数据可视化：AntV、Echarts、graphxr 图数据库：Neo4j

图机器学习应用

①最短路径的搜索和查找（地图软件，每个位置就是一个节点）

②分析一个节点的重要度/度中心性评价（门户网站小网站）

③社群检测（信用欺诈，eg.老赖村）

④链路预测（可能认识的人）

⑤节点相似度分析（隔了两个朝代的皇帝）

⑥Embedding图嵌入，将节点转化为d维向量，并且反映了节点在图中的语义和连接关系

几个图的不同层次：

节点层面：由已知的节点去推测未知的节点

连接层面：由已知连接推断未知连接（推荐系统）

链接预测：eg.药物联合副作用

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