图机器学习

在当今数据驱动的世界中，信息通常以复杂的方式进行交流，创建了难以进行简单分析的关系。传统的机器学习技术虽然在许多情况下有效，但很难捕捉这些重叠的丰富性。图机器学习应运而生，这是一个不断发展的机器学习和图论融合领域，有望从复杂的关联数据中发掘见解。

什么是图？

在算术和计算机技术科学领域，图提供了一个强大的框架来表示和分析实体之间的关系。除了简单地将它们描绘成通过边连接的节点之外，图还作为理解复杂结构的基本模型，从社交网络到生物结构等等。

图的核心包含两个关键要素：节点（也称为顶点）和边（或链接）。节点表示实体或对象，而边表示这些实体之间的关系或连接。这种直观的结构使我们能够捕捉复杂的交互、依赖和关联网络。

不要忘了像 Facebook 这样的社交社区，它们可以捕捉图的亮点。在这种情况下，每个人都是一个节点，人与人之间的友谊由边表示。通过建立这些连接，我们可以可视化底层的社会背景，并探索网络形成、影响传播和记录扩展等现象。

图的类型

在数学和计算机科学领域，图有各种类型，每种类型都有自己的特点和应用。以下是一些常见的图类型：

1. 有向图 (Digraph)
   有向图中的每条边都有一个路径，它指定了节点之间的单向距离。有向图对于建模相关主题的形式（例如依赖网络或流网络）很有用。示例：有向图可以表示道路网络上的交通流量，边指向单行道。
2. 无向图
   在无向图中，边没有路径，并显示节点之间的连接。无向图适用于对称关系建模，其中节点之间的通信是双向的。示例：社交网络可以表示为无向图，其中节点表示人，边表示友谊。
3. 加权图
   加权图中的边被分配了数值（权重），表示与节点之间连接相关的强度、距离或费用。加权图用于模拟连接是强还是弱的情况，例如。示例：加权图可以是旅行网络，边的权重表示不同目的地或访问之间的旅行距离。
4. 完全图
   在整个图中，每一对正节点都与一个唯一的对象相关联。完全图在高级交互的帮助下显示，并用于理论案例和优化问题。示例：一个包含 5 个节点的完全图可以有十条完整的边，其中每个节点都连接到不同的节点。
5. 圈图
   循环图包括一个单循环，其中每个节点都精确地连接到两个不同的节点，形成一个闭环。循环图在图论中至关重要，并在网络设计和电路分析中具有应用。示例：一个包含四个节点的循环图形成一个矩形，其中每个节点都连接到其两个相邻节点。
6. 树图
   树图是没有循环的连通图，其中节点按层次结构排列。树图在数据结构、层次化组织机构和决策过程中久负盛名。示例：家谱可以表示为树图，其中人是节点，父母与子女的关系是边。
7. 二分图
   在二部图中，节点必须划分为不相交的单元，以便同一集群中没有两个节点彼此相邻。二维图用于建模两个独立实体之间的关系。示例：二维图可以表示大学与学生和课程之间的关系，其中一组节点表示学生，另一组节点表示导师，边表示注册。这些只是在数学、计算机生成和许多特定学科中常见的一些图的示例。每个图都提供了独特的属性和见解，使其成为建模和研究多个系统和过程的宝贵工具。

图机器学习中的任务

在图机器学习中，有几个任务旨在提取见解、进行预测和发现基于图的数据中的模式。以下是图机器学习中的一些常见任务：

1. 节点分类
   节点分类涉及预测图中各个节点的类别、标签或属性。此任务对于识别生物网络中蛋白质的功能、预测推荐系统中电影的风格或根据用户的兴趣对社交网络中的用户进行分类等任务至关重要。
2. 链接预测
   链接预测侧重于预测图中节点之间连接的存在或强度。此任务对于推荐系统、社交网络分析以及预测化学品中分子之间的相互作用至关重要。
3. 图分类
   图分类涉及将整个图分类为预定义的类别或类别。此任务对于将分子结构分类为有毒或无毒、识别金融交易网络中的欺诈模式或根据网络结构对社交网络进行分类等应用程序很有用。
4. 图生成
   图生成旨在创建与给定输入图集表现出相似结构属性的新图。此任务用于生成用于药物发现的合理分子结构、合成用于分析网络动力学的人工社交网络或创建用于城市规划的实用道路网络。
5. 图嵌入
   图嵌入专门学习节点或整个图的低维表示（嵌入），同时保持重要的结构信息。此任务对于下游机器学习任务（如节点分类、链接预测或图聚类）至关重要。图嵌入的常见策略包括 node2vec、GraphSAGE 和 DeepWalk。这些任务构成了图机器学习的基础，使研究人员和从业者能够利用基于图的数据中编码的丰富关系数据，用于生物学、社交网络分析、推荐系统和网络安全等领域的各种应用程序。每个任务都解决了图分析的不同方面，并作为更高级的基于图的机器学习算法和策略的构建块。

图机器学习的类别

图机器学习包括各种技术和算法，专门用于分析和从基于图的数据中提取见解。这些技术可以广泛地分为几个主要类别：

图神经网络 (GNN)

图神经网络是一类专门设计用于在基于图的数据上运行的神经网络架构。GNN 利用节点特征、图结构和社区信息来学习节点和图的表示。GNN 的变体包括图卷积网络 (GCN)、图注意力网络 (GAT)、GraphSAGE 和图卷积 LSTM (GC-LSTM)。

图嵌入

图嵌入技术旨在分析节点或整个图的低维向量表示（嵌入）。这些嵌入在连续向量空间中捕获图的结构和关系信息，从而实现下游机器学习任务。常见的图嵌入技术包括 node2vec、DeepWalk、LINE（大规模信息网络嵌入）和 GraphSAGE。

图核方法

图核方法根据从图结构中提取的特征来衡量图之间的相似性。这些方法计算图之间的成对相似性，从而实现图分类、聚类和回归等任务。图核的示例包括图编辑距离核、随机游走核和子树核。

概率图模型

概率图模型提供了一个框架来表示和推理基于图的数据中的不确定性。这些模型使用概率关系捕获图中随机变量之间的依赖关系。图的概率图模型的示例包括马尔可夫随机场 (MRF) 和贝叶斯网络。

基于图的半监督学习

基于图的半监督学习方法利用图中的分类数据和未分类数据来提高模型性能。这些方法通过图结构传播信息以标记未分类节点，利用相邻节点通常具有相似标签的平滑假设。标签传播、半监督 GCN 和图拉普拉斯正则化等技术属于此类。

图聚类和社区检测

图聚类和网络检测算法根据节点的连接模式将图的节点划分为内聚组或社区。这些算法发现图中密集连接的区域，揭示潜在的结构和社区。常见策略包括谱聚类、模块度优化和 Louvain 方法。

基于图的强化学习

基于图的强化学习将强化学习与图结构相结合，以在基于图的环境中建模和解决顺序决策问题。这些策略对于网络路由、推荐系统和交通优化等任务特别有用。图神经网络强化学习和图注意力网络强化学习等技术属于此类。

这些类别代表了图机器学习中的基础方法，每种方法都提供了独特的分析、建模和从基于图的数据进行预测的功能和应用程序。研究人员和从业者通常将这些类别中的策略结合起来，以解决社交网络分析、生物信息学、推荐系统和网络安全等各个领域的特定挑战和任务。

图机器学习算法

图机器学习算法是专门用于分析和从基于图的数据中提取见解的策略。这些算法利用图中编码的丰富关系数据来执行各种任务，例如节点分类、链接预测和图生成。以下是一些常用的图机器学习算法：

图神经网络 (GNN)

GNN 是一类专门用于直接在基于图的数据上运行的神经网络架构。这些网络聚合来自相邻节点和边缘的数据，以生成节点级别或图级别表示。GNN 的变体包括图卷积网络 (GCN)、图注意力网络 (GAT)、GraphSAGE 和图卷积 LSTM (GC-LSTM)。

图卷积神经网络 (GCNN)

GCN 将卷积神经网络 (CNN) 的概念扩展到图数据。它们在相邻节点之间执行消息传递以生成节点表示，捕获局部和全局图结构。GCN 在节点分类、链接预测和图分类等任务中取得了成功。

图注意力网络 (GAT)

GAT 通过引入注意力机制来增强传统的图卷积操作。这些网络在消息传递过程中动态加权相邻节点的贡献，专注于更相关的节点。GAT 在需要精细数据聚合的任务中表现出卓越的性能，例如节点分类和链接预测。

Node2Vec

Node2Vec 是一种图嵌入方法，它学习图中节点的低维表示。受自然语言处理中 word2vec 的启发，Node2Vec 使用随机游走来采样节点序列，然后将其嵌入到连续向量空间中。由此产生的嵌入保留了结构和关系信息，有助于下游机器学习任务。

GraphSAGE (图采样和聚合)

GraphSAGE 是一个用于图归纳表示学习的框架。它通过采样和聚合来自其局部邻域的数据来生成节点的嵌入，从而在大型图上实现可扩展且高效的学习。GraphSAGE 已应用于节点分类、链接预测和图分类等任务。

DeepWalk

DeepWalk 是一种图嵌入方法，它利用词嵌入领域的策略。它通过将图上的随机游走视为句子并应用跳字模型或 CBOW 模型来分析嵌入来生成节点嵌入。DeepWalk 捕获局部和全局图结构，使其对节点分类和链接预测等任务有效。

图自编码器

图自编码器通过将图结构编码到潜在空间中，然后从这些嵌入中重建原始图来学习图的低维表示。这些模型经过训练以减少重建错误，捕获潜在空间中的重要结构和关系信息。图自编码器已用于异常检测、图生成和链接预测等任务。

这些算法代表了图机器学习中众多策略的子集。研究人员和从业者通常会组合和调整这些算法，以解决社交网络分析、生物信息学、推荐系统和网络安全等领域中的特定挑战和任务。

应用

图机器学习算法在广泛的领域中都有应用，其中数据自然地表示为互连网络或图。以下是图机器学习的一些常见应用：

社交网络分析

分析社交网络以识别社区、有影响力的用户和交互模式。应用程序包括定向广告、推荐系统以及理解信息或影响的传播。

推荐系统

根据用户在社区中的交互行为为用户提供个性化推荐。基于图的推荐系统利用用户-项目交互图来提高推荐的准确性和多样性。

生物信息学

分析生物网络，例如蛋白质-蛋白质相互作用网络、基因调控网络和代谢途径。图机器学习用于预测蛋白质功能、药物-靶点相互作用以及识别疾病生物标志物。

化学信息学

分析以图表示的化学物质和分子结构。应用包括药物发现、预测化学性质以及优化分子结构以获得特定性质。

欺诈检测

识别金融交易网络、社交网络或电信网络中的欺诈模式并检测异常。基于图的机器学习算法可以发现隐藏的关系和可疑行为，指示欺诈活动。

知识图谱

集成和查询来自异构资源的已建立知识以构建知识图谱。图机器学习策略用于实体决策、关系提取和知识图谱完成。

网络安全

分析网络站点访问记录以发现入侵、识别恶意活动并防御网络攻击。基于图的方法能够对网络结构和行为进行建模，以发现异常和潜在的安全威胁。

城市规划

建模交通网络、城市基础设施和城市内的空间关系。图机器学习技术有助于优化站点访问流、公共交通路线和城市发展规划。

医疗保健

分析患者-医生网络、临床数据和医疗保健交互以改善患者护理和医疗保健结果。基于图的技术可以帮助个性化治疗、疾病诊断和治疗推荐系统。

语义网

建模和查询表示为相关数据或 RDF 图的语义信息。图机器学习策略有助于本体对齐、语义相似性计算和语义搜索。