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2025-03-19 18:16:24 +08:00

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Raw Blame History

图神经网络

图表示学习的本质是把节点映射成低维连续稠密的向量。这些向量通常被称为 嵌入（Embedding），它们能够捕捉节点在图中的结构信息和属性信息，从而用于下游任务（如节点分类、链接预测、图分类等）。

低维：将高维的原始数据（如邻接矩阵或节点特征）压缩为低维向量，减少计算和存储开销。
连续：将离散的节点或图结构映射为连续的向量空间，便于数学运算和捕捉相似性。
稠密：将稀疏的原始数据转换为稠密的向量，每个维度都包含有意义的信息。

对图数据进行深度学习的“朴素做法”

把图的邻接矩阵和节点特征“直接拼接”成固定维度的输入，然后将其送入一个深度神经网络（全连接层）进行学习。

这种做法面临重大问题，导致其并不可行：

O(|V|^2) 参数量 ，参数量庞大
无法适应不同大小的图 ，需要固定输入维度

对节点顺序敏感 ，节点编号顺序一变，输入就完全变样，但其实图的拓扑并没变（仅节点编号/排列方式不同）。

   A —— B
   |     |
   D —— C

矩阵 1（顺序 $[A,B,C,D]$）：


M_1 = 
\begin{pmatrix}
 0 & 1 & 0 & 1\\
 1 & 0 & 1 & 0\\
 0 & 1 & 0 & 1\\
 1 & 0 & 1 & 0
\end{pmatrix}.

矩阵 2（顺序 $[C,A,D,B]$）：


M_2 =
\begin{pmatrix}
 0 & 0 & 1 & 1 \\
 0 & 0 & 1 & 1 \\
 1 & 1 & 0 & 0 \\
 1 & 1 & 0 & 0
\end{pmatrix}.

两个矩阵完全不同，但它们对应的图是相同的（只不过节点的顺序改了）。

计算图

在图神经网络里，通常每个节点v 都有一个局部计算图，用来表示该节点在聚合信息时所需的所有邻居（及邻居的邻居……）的依赖关系。

直观理解
- 以节点 v 为根；
- 1-hop 邻居在第一层，2-hop 邻居在第二层……
- 逐层展开直到一定深度（例如 k 层）。
- 这样形成一棵“邻域树”或“展开图”，其中每个节点都需要从其子节点（邻居）获取特征进行聚合。

例子

在图神经网络中，每一层的计算通常包括以下步骤：

聚合（Aggregation）：将邻居节点的特征聚合起来（如求和、均值、最大值等）。
变换（Transformation）：将聚合后的特征通过一个神经网络（如 MLP）进行非线性变换。

假设每个节点的特征是一个二维向量：

节点 A 的特征：h_A = [1.0, 0.5]
节点 B 的特征：h_B = [0.8, 1.2]
节点 C 的特征：h_C = [0.3, 0.7]
节点 D 的特征：h_D = [1.5, 0.9]

第 1 层更新：$A^{(0)} \to A^{(1)}$

节点 A 的 1-hop 邻居：只有 $B$。

聚合（示例：自+邻居取平均）：


z_A^{(1)} = \frac{A^{(0)} + B^{(0)}}{2} = \frac{[1.0,\,0.5] + [0.8,\,1.2]}{2} = \frac{[1.8,\,1.7]}{2} = [0.9,\,0.85].

MLP 变换：用一个MLP映射 z_A^{(1)} 到 2 维输出：
```
A^{(1)} \;=\; \mathrm{MLP_1}\bigl(z_A^{(1)}\bigr).
```
- （数值略，可想象 \mathrm{MLP}([0.9,0.85]) \approx [1.0,0.6] 之类。）

结果：A^{(1)} 包含了 A 的初始特征 + B 的初始特征信息。

第 2 层更新：$A^{(1)} \to A^{(2)}$

为了让 A 获得 2-hop 范围（$C, D$）的信息，需要先让 B 在第 1 层就吸收了 C, D 的特征，从而 $B^{(1)}$ 蕴含 C, D 信息。然后 A 在第 2 层再从 $B^{(1)}$ 聚合。

节点 B 在第 1 层（简要说明）
- 邻居：\{A,C,D\}
- 聚合：z_B^{(1)} = \frac{B^{(0)} + A^{(0)} + C^{(0)} + D^{(0)}}{4} = \frac{[0.8,\,1.2] + [1.0,\,0.5] + [0.3,\,0.7] + [1.5,\,0.9]}{4} = \frac{[3.6,\,3.3]}{4} = [0.9,\,0.825].
- MLP 变换：$B^{(1)} = \mathrm{MLP}\bigl(z_B^{(1)}\bigr)$。
- 此时 $B^{(1)}$ 已经包含了 C, D 的信息。
节点 A 的第 2 层聚合
- 邻居：$B$，但此时要用 $B^{(1)}$（它已吸收 C、D）
- 聚合：
```
z_A^{(2)} = A^{(1)} + B^{(1)}.
```
- MLP 变换：
```
A^{(2)} = \mathrm{MLP_2}\bigl(z_A^{(2)}\bigr).
```

结果：A^{(2)} 就包含了 2-hop 范围的信息，因为 $B^{(1)}$ 中有 C, D 的贡献。

GNN 的层数就是节点聚合邻居信息的迭代次数（也是计算图的层数）。

同一层里，所有节点共享一组参数（同一个 MLP 或全连接神经网络）

矩阵运算

\tilde D^{-1}\,\tilde A\,\tilde D^{-1}H

H'=\tilde D^{-1}\,\tilde A\,H

   A
   |
   B
 /   \
C     D

1.构造矩阵

含自环邻接矩阵 \tilde A=A+I


\tilde A =
\begin{bmatrix}
1 & 1 & 0 & 0\\
1 & 1 & 1 & 1\\
0 & 1 & 1 & 0\\
0 & 1 & 0 & 1
\end{bmatrix}

度矩阵 $\tilde D$（对角＝自身＋邻居数量）


\tilde D = \mathrm{diag}(2,\,4,\,2,\,2)

特征矩阵 $H$（每行为一个节点的特征向量）


H =
\begin{bmatrix}
1.0 & 0.5\\
0.8 & 1.2\\
0.3 & 0.7\\
1.5 & 0.9
\end{bmatrix}

2.计算

求和： \tilde A\,H


\tilde A H =
\begin{bmatrix}
1.8 & 1.7\\
3.6 & 3.3\\
1.1 & 1.9\\
2.3 & 2.1
\end{bmatrix}

平均： \tilde D^{-1}(\tilde A H)


\tilde D^{-1}\tilde A H =
\begin{bmatrix}
0.90 & 0.85\\
0.90 & 0.825\\
0.55 & 0.95\\
1.15 & 1.05
\end{bmatrix}

GCN

在 GNN 里，归一化（normalization）的核心目的就是 平衡不同节点在信息传播（message‑passing）中的影响力，避免「高连通度节点（high‑degree nodes）」主导了所有邻居的特征聚合。

H' = \tilde D^{-1}\,\tilde A\,\tilde D^{-1}H

对节点 i 来说：


H'_i = \frac1{d_i}\sum_{j\in \mathcal N(i)}\frac1{d_j}\,H_j

先用源节点 j 的度 d_j 缩小它的特征贡献，再用目标节点 i 的度 d_i 归一化总和。

GCN中实际的公式：


H^{(l+1)} = \sigma\Big(\tilde{D}^{-1/2}\tilde{A}\tilde{D}^{-1/2}H^{(l)}W^{(l)}\Big)

其中：

H^{(l)} 是第 l 层的输入特征（对第 0 层来说就是节点的初始特征），
W^{(l)} 是第 l 层的可训练权重矩阵，相当于一个简单的线性变换（类似于 MLP 中的全连接层），
\sigma(\cdot) 是非线性激活函数（例如 ReLU），
\tilde{A} 是包含自连接的邻接矩阵，
\tilde{D} 是 \tilde{A} 的度矩阵。

$\tilde{D}^{-1/2}\tilde{A}\tilde{D}^{-1/2}$的优势

1.对称归一化：\tilde D^{-\frac{1}{2}}\,\tilde A\,\tilde D^{-\frac{1}{2}} 是一个对称矩阵，这意味着信息在节点之间的传播是双向一致的。这种对称性特别适合无向图，因为无向图的邻接矩阵 \tilde A 本身就是对称的。

2.适度抑制高连通度节点：对称平方根归一化通过 \tilde D^{-\frac{1}{2}} 对源节点和目标节点同时进行归一化，能够适度抑制高连通度节点的特征贡献，而不会过度削弱其影响力。

3.谱半径控制：对称平方根归一化后的传播矩阵 \tilde D^{-\frac{1}{2}}\,\tilde A\,\tilde D^{-\frac{1}{2}} 的谱半径（最大特征值）被控制在 [0, 1] 范围内，这有助于保证模型的数值稳定性。

4.归一化拉普拉斯矩阵：对称平方根归一化的传播矩阵 \tilde D^{-\frac{1}{2}}\,\tilde A\,\tilde D^{-\frac{1}{2}} 与归一化拉普拉斯矩阵 L = I - \tilde D^{-\frac{1}{2}}\,\tilde A\,\tilde D^{-\frac{1}{2}} 有直接联系。归一化拉普拉斯矩阵在图信号处理中具有重要的理论意义，能够更好地描述图的频谱特性。

优化


h_v^{(k+1)} = \sigma \Big(
   \mathbf{W}_{\text{self}}^{(k)} \cdot h_v^{(k)} 
   \;+\; 
   \mathbf{W}_{\text{neigh}}^{(k)} \cdot \mathrm{MEAN}_{u\in N(v)}\bigl(h_u^{(k)}\bigr)
\Big),

直推式学习与归纳式学习

直推式学习（Transductive Learning） 模型直接在固定的训练图上学习节点的表示或标签，结果只能应用于这张图中的节点，无法直接推广到新的、未见过的节点或图。

例如：DeepWalk ，它通过对固定图的随机游走生成节点序列来学习节点嵌入，因此只能得到训练图中已有节点的表示，一旦遇到新节点，需要重新训练或进行特殊处理。

注意：GCN是直推式的，因为它依赖于整个图的归一化邻接矩阵进行卷积操作，需要在固定图上训练。GraphSAGE 是归纳式学习方法。它通过在每一层随机采样固定数量的邻居，当有新节点加入时，你可以构造一个包含新节点及其局部邻居的子图，然后重新计算该局部子图的 \tilde{A} 和 \tilde{D} 矩阵。这样就不需要对整个图做全局归一化

归纳式学习（Inductive Learning） 模型学习的是一个映射函数或规则，可以将这种规则推广到未见过的新节点或新图上。这种方法能够处理动态变化的图结构或新的数据。

例如：图神经网络的变体都是归纳式的，因为它们在聚合邻居信息时学习一个共享的函数，该函数能够应用于任意新节点。

泛化到新节点：在许多推荐系统中，如果有新用户加入（新节点），我们需要给他们做个性化推荐，这就要求系统能够在不重新训练整个模型的情况下，为新用户生成表示（Embedding），并且完成推荐预测。

泛化到新图： 分子图预测。我们会用一批训练分子（每个分子是一张图）来训练一个 GNN 模型，让它学会如何根据图结构与原子特征来预测分子的某些性质（如毒性、溶解度、活性等）。训练完成后，让它在新的分子上做预测。

GNN的优点：

参数共享

浅层嵌入(如Deepwalk)为每个节点单独学习一个向量，参数量随节点数线性增长。
GNN 使用统一的消息传递/聚合函数，所有节点共享同一套模型参数，大幅减少参数量。

归纳式学习

浅层方法通常无法直接处理训练时未见过的新节点。
GNN 能通过邻居特征和结构来生成新节点的表示，实现对新节点/新图的泛化。

利用节点特征

浅层方法多半只基于连接关系（图结构）。
GNN 可以直接整合节点的属性（文本、图像特征等），生成更具语义信息的嵌入。

更强的表达能力

GNN 通过多层聚合邻居信息，可学习到更丰富的高阶结构和特征交互，往往在多种任务上表现更优。

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