《图机器学习》-GNN Augmentation and Training
GNN Augmentation and Training
- 一、Graph Augmentation for GNNs
- 1、Feature Augmentation
- 2、Structure augmentation
- 3、Node Neighborhood Sampling
一、Graph Augmentation for GNNs
之前的假设:
Raw input graph = computational graph,即原始图等于计算图。
现在要打破这个假设,原因如下:
- 如果图过于稀疏:消息传递效率低下
- 如果图过于密集了:消息传递的开销太大
- 如要点击查看某个名人的embedding,要汇聚其成千上万个追随者的信息,这个花销是很大的
- 如果图很大:难以将计算图拟合到CPU内存中
所以,原始输入图不太可能恰好是嵌入的最佳计算图。因此需要Graph Augmentation,改变解构使之适于嵌入。
1、Feature Augmentation
为什么我们需要特征增强?
(1)、输入图没有节点特征;如只有邻接矩阵的时候。
解决方案:
- 为节点分配常量值
如为每个节点都分配一个常数1,在一轮汇聚后,各节点就能学习到其邻居节点的个数。
- 为节点分配唯一的IDs
如为每个节点都分配one-hot编码
该方法每个node的向量不一样,增加了模型的表达能力,但是花费的代价非常大,如one-hot编码的维度和节点数量一致
两种方式的对比:
Constant node feature | One-hot node feature | |
---|---|---|
表达能力 | 中等。所有的节点都是相同的,但GNN仍然可以从图结构中学习 | 高。每个节点都有唯一的ID,因此可以存储特定于节点的信息 |
归纳学习(推广到新的节点) | 高。推广到新节点很简单:我们为它们分配恒定的特征,然后应用我们的GNN | 低。不能泛化到新节点:新节点引入新ID, GNN不知道如何嵌入看不见的ID |
计算成本 | 低。只有一维特征 | 高。O(|V|)维度特征,不能应用于大型图 |
使用范围 | 任何图 | 小图 |
为什么我们需要特征增强?
(2)、GNN很难学习某些结构
如:计算节点所处环的节点数
基于前面的GNN是不能够解答这个问题的,原因是这两个节点的计算图是一样的,学习出来的embedding大致类似
解决方案:
可以添加cycle count作为节点的特征,如下图;即开辟一个特征空间用于描述所需要的属性。
其他常用于数据增强的特征:
- Node degree
- Clustering coefficient
- PageRank
- Centrality
2、Structure augmentation
出发点: Augment sparse graphs(增强稀疏图)
-
Add virtual edges
- 常见的方法:通过虚边连接2跳邻居
- 如:将邻接矩阵AAA使用A+A2A+A^2A+A2代替
- 实例:Bipartite graphs。
使用2-hop的虚边将作者节点连接起来
-
Add virtual nodes
增加一个虚拟节点,虚拟节点将于图中的所有节点相连接- 好处:
- 缩短节点之间的距离(均可两跳可达)
- 传递信息更多、更有效、更快
- 好处:
3、Node Neighborhood Sampling
回顾之前的GNN计算图,所有节点都用于消息传递,如下图:
新的想法:
随机的选取邻居节点的子集用于计算图的构建(用于信息传递)
例如,可以在给定的层中随机选择2个邻居来传递消息,如下图:
在大图中,随机采样邻居节点的子集用于信息传递能够减少计算图;但会丢失信息,即获得了效率但失去了一些表现力。
为了弥补,可以在下一层中,当我们计算嵌入时,对不同的邻居进行采样(即每一层都采样不同的邻居用于计算图的构建),提升模型的鲁棒性。
该方法在实践中效果不错。
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