GAT详解带例子

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  • 系列博客目录
      • GAT 的核心概念
      • GAT 工作原理
      • 举例:用 GAT 进行品牌与产品类型的共识推理
        • 1. 构建图结构
        • 2. 初始化节点特征
        • 3. 定义 GAT 模型
        • 4. 训练 GAT 模型
        • 5. 推理品牌-产品类型关系
      • 示例代码
        • 解释
      • 总结


图注意力网络(Graph Attention Network,简称GAT)是一种处理图数据的神经网络,能够有效地捕捉节点之间的复杂关系和特征信息。GAT在图上运用了注意力机制,允许网络根据节点之间的关联度自动调整“注意力权重”,这样网络可以更关注那些相关性强的节点并忽略不相关的节点。

GAT 的核心概念

  1. 图结构:图数据由节点和边组成。在电商应用中,节点可以是品牌、商品类型、属性等,边表示节点之间的关系(例如,品牌与商品类型之间的关联)。
  2. 注意力机制:GAT 的独特之处是使用了注意力机制。每个节点会根据邻居节点的特征计算出注意力权重,用来表示邻居节点对当前节点的重要性。
  3. 特征聚合:通过加权聚合邻居节点的特征来更新节点的特征。具有高权重的邻居节点的特征将更大程度地影响目标节点的更新。

GAT 工作原理

  1. 初始化节点特征:每个节点初始有一个特征向量(例如品牌的嵌入向量或属性向量)。
  2. 计算注意力权重:对于图中的每条边,GAT 计算两个相连节点之间的注意力权重。权重值由节点特征决定,表示一个节点对另一个节点的重要程度。
  3. 加权聚合邻居特征:每个节点将邻居节点的特征按权重加权并聚合,生成新的节点特征。
  4. 多头注意力:为了增强模型的稳定性,GAT 使用多头注意力机制,即多个独立的注意力头对同一节点进行计算,最终将结果拼接或平均。
  5. 更新节点特征:经过一层 GAT 后,每个节点的特征会融合了其邻居节点的信息。通过多层传播,节点逐渐获取更远邻居的特征信息。

举例:用 GAT 进行品牌与产品类型的共识推理

假设我们想用 GAT 来推理“Canada Goose 是羽绒服”这一类共识信息。我们可以使用以下步骤和示例数据来实现:

1. 构建图结构
  • 节点:创建表示品牌和产品类别的节点,如“Canada Goose”(品牌节点)和“羽绒服”(产品类型节点)。
  • :连接品牌与其相关的产品类别节点。例如,加一条“Canada Goose”到“羽绒服”的边。
2. 初始化节点特征
  • 为每个节点创建一个特征向量,比如将品牌名称和产品类型转换成词嵌入(如 BERT、Word2Vec 等生成的向量)。
3. 定义 GAT 模型
  • 层数:定义 GAT 的层数,如 2 层。第一层捕获近邻的特征,第二层捕获更远节点的特征。
  • 注意力头:定义多头注意力(如 8 个头),以增强信息采集的多样性。
4. 训练 GAT 模型
  • 注意力权重计算:模型在训练时学习“Canada Goose”节点与“羽绒服”节点之间的权重,以确定它们的关联度。
  • 损失函数:使用交叉熵或其他合适的损失函数,监督模型正确分类品牌与其主要产品类别的关系。
5. 推理品牌-产品类型关系
  • 在训练后,对于“Canada Goose”节点,GAT 可以聚合“羽绒服”节点的特征并生成一个高权重的关系,表明“Canada Goose”主要与“羽绒服”关联。

示例代码

以下是一个简化的 Python 伪代码,演示如何使用 GAT 进行品牌和产品类型关系的推理:

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GATConv
from torch_geometric.data import Data# 假设我们有两个节点 Canada Goose(品牌) 和 Down Jacket(羽绒服)
# 初始化节点特征向量(随机生成,用于示例)
node_features = torch.tensor([[0.5, 0.1], [0.3, 0.8]], dtype=torch.float)  # Canada Goose 和 Down Jacket# 定义图的边(边的起点和终点的节点索引)
edge_index = torch.tensor([[0, 1], [1, 0]], dtype=torch.long)  # Canada Goose 到 Down Jacket 之间的边# 定义图数据
data = Data(x=node_features, edge_index=edge_index)# 定义GAT模型,设置输入和输出特征维度
class GATModel(torch.nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super(GATModel, self).__init__()# 使用两层 GATself.gat1 = GATConv(in_channels, 8, heads=4, concat=True)  # 第一层,8个输出特征,每个节点4个头self.gat2 = GATConv(8 * 4, out_channels, heads=1, concat=True)  # 第二层,单头输出,聚合为最终特征def forward(self, data):x, edge_index = data.x, data.edge_indexx = self.gat1(x, edge_index)x = F.elu(x)x = self.gat2(x, edge_index)return F.softmax(x, dim=1)  # 使用 softmax 得到最终分类概率# 初始化模型并进行前向传播
model = GATModel(in_channels=2, out_channels=2)  # 输入输出维度均为2,用于示例
output = model(data)# 输出推理结果
print("推理结果:", output)
解释
  • node_features 表示节点的初始特征向量。
  • edge_index 表示节点间的边关系。
  • GATModel 是我们的 GAT 模型,包含两层 GAT,第二层用于聚合信息。
  • 最终的 output 是每个节点的类别分布概率,通过观察 Canada Goose 节点的输出,我们可以推断出该品牌的主打产品类型是否为羽绒服。

总结

通过 GAT,模型可以自动学习到品牌和产品类型之间的共识关系。这种方法适合应用在电商知识图谱、产品推荐等场景中,有助于建立品牌与其主打产品类别的关联。

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