作者 | William L. Hamilton, Rex Ying, Jure Leskovec
来源 | NIPS17

导读：图卷积网络（Graph Convolutional Network，简称GCN）最近两年大热，取得不少进展。作为 GNN 的重要分支之一，很多同学可能对它还是一知半解。PinSAGE（ PinSage: 第一个基于 GCN 的工业级推荐系统）为 GCN 落地提供了实践经验，而本文是 PinSAGE 的理论基础，同样出自斯坦福，是 GCN 非常经典和实用的论文。

论文链接：Inductive Representation Learning on Large Graphs https://papers.nips.cc/paper/6703-inductive-representation-learning-on-large-graphs.pdf

1. 概括

在大规模图上学习节点 embedding ，在很多任务中非常有效，如学习节点拓扑结构的 DeepWalk 以及同时学习邻居特征和拓扑结构的 semi-GCN 。

但是现在大多数方法都是直推式学习， 不能直接泛化到未知节点。这些方法是在一个固定的图上直接学习每个节点 embedding ，但是大多情况图是会演化的，当网络结构改变以及新节点的出现，直推式学习需要重新训练（复杂度高且可能会导致 embedding 会偏移），很难落地在需要快速生成未知节点embedding的机器学习系统上。

本文提出归纳学习— GraphSAGE(Graph SAmple and aggreGatE) 框架，通过训练聚合节点邻居的函数（卷积层），使 GCN 扩展成归纳学习任务，对未知节点起到泛化作用。

直推式 ( transductive ) 学习：从特殊到特殊，仅考虑当前数据。在图中学习目标是学习目标是直接生成当前节点的 embedding，例如 DeepWalk、LINE，把每个节点 embedding 作为参数，并通过 SGD 优化，又如 GCN，在训练过程中使用图的拉普拉斯矩阵进行计算。

归纳 ( inductive ) 学习：平时所说的一般的机器学习任务，从特殊到一般：目标是在未知数据上也有区分性。

2.GraphSAGE框架

本文提出 GraphSAGE 框架的核心是如何聚合节点邻居特征信息，本章先介绍 GraphSAGE 前向传播过程（生成节点 embedding ），不同的聚合函数设定；然后介绍无监督和有监督的损失函数以及参数学习。

2.1 前向传播

a. 可视化例子：下图是 GraphSAGE 生成目标节点（红色）embededing 并供下游任务预测的过程：

1. 先对邻居随机采样，降低计算复杂度（图中一跳邻居采样数=3，二跳邻居采样数=5）

2. 生成目标节点 emebedding：先聚合 2 跳邻居特征，生成一跳邻居 embedding ，再聚合一跳邻居embedding，生成目标节点embedding，从而获得二跳邻居信息。（后面具体会讲）。

3. 将 embedding 作为全连接层的输入，预测目标节点的标签。

b. 伪代码:

4-5 行是核心代码，介绍卷积层操作：聚合与节点v相连的邻居（采样）k-1 层的 embedding，得到第 k 层邻居聚合特征，与节点 v 第 k-1 层 embedding拼接，并通过全连接层转换，得到节点 v 在第 k 层的 embedding。

2.2 聚合函数

伪代码第 5 行可以使用不同聚合函数，本小节介绍五种满足排序不变量的聚合函数：平均、GCN 归纳式、LSTM、pooling 聚合器。（因为邻居没有顺序，聚合函数需要满足排序不变量的特性，即输入顺序不会影响函数结果）

a.平均聚合：先对邻居 embedding 中每个维度取平均，然后与目标节点embedding 拼接后进行非线性转换。

b. 归纳式聚合：直接对目标节点和所有邻居 emebdding 中每个维度取平均（替换伪代码中第5、6行），后再非线性转换：

c. LSTM 聚合：LSTM 函数不符合“排序不变量”的性质，需要先对邻居随机排序，然后将随机的邻居序列 embedding作为 LSTM 输入。

d. Pooling 聚合器:先对每个邻居节点上一层 embedding 进行非线性转换（等价单个全连接层，每一维度代表在某方面的表示（如信用情况）），再按维度应用  max/mean pooling ，捕获邻居集上在某方面的突出的／综合的表现 以此表示目标节点 embedding 。

2.3 无监督和有监督损失设定

损失函数根据具体应用情况，可以使用基于图的无监督损失和有监督损失。

a. 基于图的无监督损失：希望节点 u 与“邻居”v 的 embedding 也相似（对应公式第一项），而与“没有交集”的节点不相似（对应公式第二项)。

• 为节点 u 通过 GraphSAGE 生成的 embedding 。

• 节点 v 是节点 u 随机游走访达“邻居”。

• 表示负采样：节点是从节点u的负采样分布采样的，Q 为采样样本数。

• embedding 之间相似度通过向量点积计算得到

b. 有监督损失：无监督损失函数的设定来学习节点 embedding 可以供下游多个任务使用，若仅使用在特定某个任务上，则可以替代上述损失函数符合特定任务目标，如交叉熵。

2.4 参数学习

通过前向传播得到节点 u 的 embedding,然后梯度下降（实现使用 Adam 优化器） 进行反向传播优化参数和聚合函数内参数。

3.实验

3.1 实验目的

1. 比较 GraphSAGE 相比 baseline 算法的提升效果；

2. 比较 GraphSAGE 的不同聚合函数。

3.2 数据集及任务

1. Citation 论文引用网络（节点分类）

2. Reddit web 论坛 （节点分类）

3. PPI 蛋白质网络 （ graph 分类）

3.3 比较方法

1. 随机分类器

2. 手工特征（非图特征）

3. deepwalk（图拓扑特征）

4. deepwalk+手工特征

5. GraphSAGE 四个变种 ，并无监督生成 embedding 输入给 LR 和端到端有监督

(分类器均采用 LR )

3.4 GraphSAGE 设置

• K=2，聚合两跳内邻居特征

• S1=25，S2=10：对一跳邻居抽样 25 个，二跳邻居抽样 10 个

• RELU 激活单元

• Adam 优化器

• 对每个节点进行步长为 5 的 50 次随机游走

• 负采样参考 word2vec，按平滑 degree 进行，对每个节点采样 20 个。

• 保证公平性：所有版本都采用相同的 minibatch 迭代器、损失函数、邻居抽样器。

3.5 运行时间和参数敏感性

1. 计算时间:下图A中 GraphSAGE 中 LSTM 训练速度最慢，但相比DeepWalk，GraphSAGE 在预测时间减少 100-500 倍（因为对于未知节点，DeepWalk 要重新进行随机游走以及通过 SGD 学习 embedding ）

2. 邻居抽样数量：下图 B 中邻居抽样数量递增，边际收益递减（F1），但计算时间也变大。平衡 F1 和计算时间，将 S1 设为 25 。

3. 聚合K跳内信息：在 GraphSAGE， K=2 相比 K=1 有 10-15% 的提升；但将 K 设置超过 2 ，边际效果上只有 0-5% 的提升，但是计算时间却变大了 10-100 倍。

3.6 效果

1. GraphSAGE 相比 baseline 效果大幅度提升

2. GraphSAGE 有监督版本比无监督效果好。

3. LSTM 和 pool 的效果较好

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/62750137

(*本文为 AI科技大本营转载文章，转载请联系作者）

◆

精彩推荐

◆

AI ProCon 2019 邀请到了亚马逊首席科学家@李沐，在大会的前一天（9.5）亲授「深度学习实训营」，通过动手实操，帮助开发者全面了解深度学习的基础知识和开发技巧。 
9大技术论坛、60+主题分享，百余家企业、千余名开发者共同相约 2019 AI ProCon！技术驱动产业，聚焦技术实践，倾听大牛分享，和万千开发者共成长。5折优惠票抢购中！

社群福利

扫码添加小助手，回复：大会，加入2019 AI开发者大会福利群，每周一、三、五更新学习资源、技术福利，还有抽奖活动~

推荐阅读

• 最前沿：堪比E=mc2，Al-GA才是实现AGI的指标性方法论

• 1万+字原创读书笔记，机器学习的知识点全在这篇文章里

• 开源之战

• 别再造假数据了，来试试Faker这个库吧！

• 国外大神制作的超棒NumPy可视化教程

• 突发！Python再次第一，Java和C下降，凭什么？

• 白话中台战略：中台是个什么鬼？

• 伟创力回应扣押华为物资；谷歌更新图片界面；Python 3.8.0b3 发布 | 极客头条

• 沃尔玛也要发币了，Libra忙活半天为他人做了嫁衣？

你点的每个“在看”，我都认真当成了喜欢