图神经网络模型综述

### 图神经网络模型综述

随着数据科学的发展，传统的数据存储模型逐渐向图和动态模型转变。图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）作为一种新兴的模型，能够在图结构数据中捕捉复杂的依赖关系。尽管模型中可能存在隐性的结构，但显性的结构往往更易于引导和控制。

#### 关键组件

GNN 的核心组件包括传播模块、采样模块和池化模块：

1. **传播模块**：用于在节点之间传播信息，使得聚合的信息能够同时捕获特征信息和拓扑信息。
2. **采样模块**：通常需要在图上进行传播，采样模块通常与传播模块结合使用，以提高效率和准确性。
3. **池化模块**：当需要高级子图或图的整体表示时，池化模块可以从节点中提取关键信息。

#### 传播模块的实现

传播模块通常包含卷积算子和递归算子，这些算子用于聚合来自邻居节点的信息。此外，跳过连接操作可以从节点的历史表示中收集信息，并缓解过度平滑（over-smoothing）问题。

#### GNN 的工作流程

GNN 将图映射到输出的过程通常分为两个步骤：

1. **节点表示生成**：通过传播步骤，生成每个节点的表示。
2. **输出模型**：使用输出模型将每个节点的表示和标签映射为最终的输出。

为了处理图的整体分类任务，一些模型建议引入一个特殊的“超级节点”（supernode），该节点通过特殊边与所有其他节点相连，从而简化整体分类任务。

#### 一般 GNN 模型架构

以下是一般的 GNN 模型架构示意图：


#### 实现代码示例

以下是使用 DGL 库实现的一个简单的 GNN 模型示例：

```python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
=============================================================
File Name: gcn.py
Author: songdongdong
Date: 2021/3/8 15:44
Description: GCN (Graph Convolutional Networks) 是一种图卷积网络，提出于 2017 年。
GCN 与 CNN 类似，都是特征提取器，不同的是 GCN 提取的是图数据特征。
=============================================================
"""

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from dgl.nn.pytorch import GraphConv # DGL 库中的图卷积层
from dgl.data import CoraGraphDataset

class GCN(nn.Module):
def __init__(self, g, in_feats, n_hidden, n_classes, n_layers, activation, dropout):
super(GCN, self).__init__()
self.g = g
self.layers = nn.ModuleList()
self.layers.append(GraphConv(in_feats, n_hidden, activation=activation)) # 输入层
for i in range(n_layers - 1):
self.layers.append(GraphConv(n_hidden, n_hidden, activation=activation))
self.layers.append(GraphConv(n_hidden, n_classes)) # 输出层
self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

def forward(self, features):
h = features
for i, layer in enumerate(self.layers):
if i != 0:
h = self.dropout(h)
h = layer(self.g, h)
return h

@torch.no_grad()
def evaluate(self, model, features, labels, mask):
model.eval()
with torch.no_grad():
logits = model(features)
logits = logits[mask]
labels = labels[mask]
_, indices = torch.max(logits, dim=1)
correct = torch.sum(indices == labels)
return correct.item() * 1.0 / len(labels)

def train(self, n_epochs=100, lr=1e-2, weight_decay=5e-4, n_hidden=16, n_layers=1, activation=F.relu, dropout=0.5):
data = CoraGraphDataset()
g = data[0]
features = g.ndata['feat']
labels = g.ndata['label']
train_mask = g.ndata['train_mask']
val_mask = g.ndata['val_mask']
test_mask = g.ndata['test_mask']
in_feats = features.shape[1]
n_classes = data.num_classes
model = GCN(g, in_feats, n_hidden, n_classes, n_layers, activation, dropout)
loss_fcn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay)
for epoch in range(n_epochs):
model.train()
logits = model(features)
loss = loss_fcn(logits[train_mask], labels[train_mask])
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
acc = self.evaluate(model, features, labels, val_mask)
print(f'Epoch {epoch} | Loss: {loss.item():.4f} | Accuracy: {acc:.4f}')
acc = self.evaluate(model, features, labels, test_mask)
print(f'Test accuracy: {acc:.2%}')

if __name__ == '__main__':
gcn = GCN()
gcn.train()
```

#### 相关资源

- [RESIDUAL GATED GRAPH CONVNETS](https://arxiv.org/abs/1711.07553)
- [GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS](https://arxiv.org/abs/1609.02907)
- [Transformers 作为一种图神经网络](https://arxiv.org/abs/2010.02502)
- [DGL 官方教程](https://docs.dgl.ai/en/latest/api/python/dgl.nn.html)