图神经网络--GNN从入门到精通

图神经网络--GNN从入门到精通

  • 一、图的基本表示和特征工程
    • 1.1 什么是图
    • 1.2 图的基本表示
    • 1.3 图的性质--度(degree)
    • 1.4 连通图,连通分量
    • 1.5有向图连通性
    • 1.6图直径
    • 1.7度中心性
    • 1.7特征中心性( Eigenvector Centrality)
    • 1.8中介中心性 Betweenness Centrality、
    • 1.9连接中心性 Closeness
    • 1.10PageRank
    • 1.10HITS
  • 二、图神经网络
    • 2.1GCN

一、图的基本表示和特征工程

1.1 什么是图

图是由节点和边组成的,如下图所示。一般图中的节点表示实体对象(比如一个用户、一件商品、一辆车、一张银行卡等都可以作为节点),代表事件或者实体之间的特殊关系(比如用户和商品之间的购买关系)。
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1.2 图的基本表示

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如何去表示一张图?
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在数学中,我们一般使用邻接矩阵来表示图,如上图右边所示。邻接矩阵中的值为 1 表示节点之间有边,即有连接关系。所以邻接矩阵其实很好的将图的这种结构信息表达出来了。
此外,有的图网络比较庞大,故也采用连接列表和邻接列表来表示图。
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连接列表只记录存在连接的节点对
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邻接列表只记录存在关系的节点对,每个节点依次排开,只记录与它有关系的节点

1.3 图的性质–度(degree)

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节点的度(Degree)表示与该节点相连的边的个数,记作d(v)。对于n个节点的简单图G=(V, E),其度矩阵D为,也是一个对角矩阵。


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1.4 连通图,连通分量

对于一个无向图,如果任意的节点i能够通过一些边到达节点j ,则称之为连通图

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1.5有向图连通性

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1.6图直径

图直径:两两节点中最长的最短路径

1.7度中心性

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1.7特征中心性( Eigenvector Centrality)

特征中心性:最大特征值对应的特征向量。


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1.8中介中心性 Betweenness Centrality、


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1.9连接中心性 Closeness


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1.10PageRank

基本思路
一个页面很重要:如果他被其他重要的pages指向。

  • 每个链接的投票与其源页面的重要性成正比
  • 如果具有重要性的页面 i 具有 di 个连出链接,则每个链接都会获得 ri / di 投票
  • 页面j本身的重要性rj是其连入链接的投票总和

rj 是节点j的importance score

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1.10HITS

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二、图神经网络

2.1GCN

整体示意图


gcn


公式原理:


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