Вопрос или проблема
Я начал изучать GNN (графовые нейронные сети) впервые и у меня возникли трудности с пониманием их преимуществ по сравнению с методами эмбеддинга, вдохновленными NLP, такими как DeepWalk и node2vec. GNN действительно показывают лучшие результаты только при наличии признаков узлов? Или они могут работать и с идентификаторами/огромными векторами one-hot? Обычно входные данные для GNN состоят только из вектора созданных вручную признаков? Используются ли GNN напрямую для задач, таких как предсказание связей, или они просто генераторы эмбеддингов для других моделей?
Теперь я сталкиваюсь с тем же вопросом. Вы решили этот вопрос?
Ответ или решение
Графовые нейронные сети (GNN) и графовые сверточные сети (GCN) представляют собой мощные инструменты для работы с графами и зачастую превосходят традиционные методы эмбеддинга, такие как DeepWalk и node2vec. Однако в вопросе используется важный аспект: могут ли GNN и GCN эффективно работать с графами, у которых нет значений признаков узлов, а только уникальные идентификаторы узлов.
GNN и отсутствие признаков
GNNs отлично работают с графами, у которых нет признаков узлов, и это может показаться неожиданным. На первый взгляд может показаться, что отсутствие признаков ухудшает производительность модели. Тем не менее, GNNs способны использовать топологическую информацию графа для обучения встроенных представлений узлов, даже если текущие узлы представлены только их уникальными идентификаторами.
-
Идентификаторы как входные данные: В случае, когда граф имеет только уникальные идентификаторы узлов, можно использовать один горячий код (one-hot encoding) для представления узлов. Это создает "функцию признаков" из идентификаторов, которая может быть дополнена дополнительной информации, если она доступна.
-
Связи и структура графа: GNNs сосредоточены не только на признаках, но и на структуре графа. Даже без дополнительных признаков, GNNs используют архитектуру, которая учитывает соседние узлы и их связи, чтобы обновлять представления узлов через итерации, позволяя им учиться на основе структуры взаимодействий.
Сравнение с DeepWalk
DeepWalk и node2vec — это методы, вдохновленные обработкой естественного языка, которые используют механизмы случайного блуждания для генерации последовательностей узлов, из которых затем обучаются встраивающие модели. Сравнительно:
-
DeepWalk и node2vec: Эти подходы фактически игнорируют структуру графа на этапе генерации встраиваний. Они создают встраивания, основываясь лишь на контексте, созданном случайными блужданиями, и могут не учитывать высокоуровневые зависимости.
-
GNN: GNN-архитектуры напрямую используют структуру графа и могут эффективно обучаться на взаимодействиях между узлами. Они способствуют лучшему обучению, так как могут адаптировать представления узлов на основе многоуровневых взаимодействий.
Задачи и применение GNN
Что касается задач, GNNs могут использоваться для различных задач, включая предсказание связей (link prediction), классификацию узлов, и даже генерацию новых графов.
-
Прямое использование: GNN может использоваться для прямых задач, таких как предсказание связей, даже если у вас ненадежные или отсутствующие признаки.
-
Генераторы эмбеддингов: GNNs также могут служить для генерации встраиваний, которые затем могут быть использованы в других моделях, что дает гибкость в архитектуре сети.
Заключение
Подводя итог, можно сказать, что GNNs и GCNs являются жизнеспособными для работы с графами без признаков узлов, используя идентификаторы как основу. Хотя DeepWalk и node2vec предлагают свои преимущества, GNNs обеспечивают более мощное и гибкое решение, которое может эффективно использовать структуру графа для обучения и интеграции.
Следует также учитывать, что правильно настроенные GNN могут добиться значительных результатов даже при недостатке информации о признаках, сосредотачиваясь на самих связях между узлами и их топологических особенностях.