引言 图神经网络〔Graph Neural Networks，GNNs〕作为近年来机器学习领域重点研究方向，已经在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等多个领域取得显著成果，图嵌入技术作为GNNs核心部分，用于将图结构中节点表示为低维向量空间中向量格局，从而可以更好地利用现有机器学习方法实行分析、预测
引言
图神经网络〔Graph Neural Networks，GNNs〕作为近年来机器学习领域重点研究方向，已经在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等多个领域取得显著成果，图嵌入技术作为GNNs核心部分，用于将图结构中节点表示为低维向量空间中向量格局，从而可以更好地利用现有机器学习方法实行分析、预测，可是，在实际应用中，如何评估并改良图嵌入质量变成研究人员面对一大挑战，本文旨在深入探讨如何评估并改良图神经网络中图嵌入，并供应实用主张、方法。
一、背景与现状
1.1 图神经网络概述
GNNs是一种根据深度学习模型，能够直接处理非欧几里得结构数据〔如社交网络、化学分子等〕，与传统机器学习方法不同是，GNNs能够通过多层卷积操作捕获节点之间复杂依赖关系，目前流行GNN模型涵盖GCN〔Graph Convolutional Network〕、GAT〔Graph Attention Network〕、SAGE〔Sample and Aggregation〕等。
1.2 图嵌入重点性
在不少应用场景中，咱们须要对整个图实行某种格局降维处理以便于后续分析或计算，此时就须要运用到各类各样图嵌入算法来将原始复杂高维特征转化为低维向量表示，而这些向量之间距离可以体现节点之间相似度或者连通性等信息，于是，在实行后续任务时就可以直接利用这些向量来实行相关操作。
二、评估指标选择与应用
2.1 根据任务性能指标
在评价一个具体任务上表现如何时咱们常常会运用一些准则度量准则来衡量其效果好坏如准确率、F1分数等但在针对不同应用场景大概须要选择不同评价准则比如对于分类难题可以选择准确率或AUC值而对于聚类难题则更适合用NMI或AMI值。
2.2 结构化信息损失函数
除上述根据任务效果指标之外还可以从另一个角度出发通过构造某种损失函数来间接地体现咱们所关心信息是不是被很好地保留下来比方说可以通过KL散度来衡量生成新表示与原数据分布之间差异层次从而确保新表征仍能较好地维系原有特征属性。
三、改良策略与技术手段
3.1 模型结构设计改进
通过对现有模型结构实行适当调整可以提高其泛化本事比如增加层数以增强表达本事或者引入注意力机制使得不同位置信息能够以不同权重被看重进而有助于捕捉更加精细关系模式。
增加层数：更多层意味着更大容量、更强表达本事。
引入注意力机制：通过动态调整节点间重点性权重，使得模型更关注于重点关系。
预训练技术：利用预训练方法让模型先在一个大规模数据集上实行无监督学习而后再针对特定任务实行微调这不止能够提升整体表现还能加快收敛速度。
3.2 数据增强与正则化策略
为防止过拟合往往须要采用一些正则化措施比方说L2范数约束dropout随机失活以及DropEdge随机删除边等等这些方法能够在一定层次上缓解由于有限样本带来难题同时也有助于发现更加鲁棒且具有典型特征子集。
L2范数约束：通过对参数施加L2范数约束来限制参数大小从而降低复杂度防止过拟合现象发生；
Dropout随机失活：在前馈神经网络中随机地丢弃部分隐藏单元以减少它们间依赖关系进而提高整个系统健壮性；
DropEdge随机删除边：在构建邻接矩阵时有概率地删除一部分边以此方法模拟稀疏连接情况有助于提高模型对局部结构更迭适应力； 四、案例分析与实证研究
选取几个具有典型场景对上述理论、技术手段实行实证验证具体涵盖社交网络好友推荐系统以及蛋白质相互作用预测两个方面展示它们对于提升到底结果实际效果并且还讨论一些实际应用中遇到难题及其搞定方案为其他研究者供应宝贵参考经验。
案例一：社交网络好友推荐系统
在该场景下咱们采用两种不同类型GNN框架即GCN、HAN分别实行实验比较到底结果显示HAN架构由于其更好局部关注特性于是能够在维系较高准确率同时获得更好召回率表现优于GCN架构说明引入注意力机制确实可以带来一定优点。
- 数据集选择：Facebook Social Networks Dataset；
- 实验设计：
- 运用HAN架构对使用者好友关系实行建模；
- 在测试集上计算推荐准确率、召回率；
- 实验结果：
- HAN架构相较于GCN架构获得更高召回率；
- HAN架构也表现出较好泛化性能；
案例二：蛋白质相互作用预测
该场景涉及到生物信息学领域一个重点难题即从大规模蛋白质序列数据库中识别出潜在功能性相互作用这对理解生命过程有着重点意义同时也面对着非常大挑战因涉及到大量高维度稀疏数据须要借助有效特征提取技术、合适监督学习算法才能实行精准预测。
- 数据集选择：DIP Database of Interacting Proteins；
- 实验设计：
- 构建包含多种类型特征〔如序列同源性〕在内混合表示格局作为输入传递给SAGE模型；
- 运用交叉验证法划分数据并训练多个子模型最后取平均结果作为到底输出值判断每个候选成对是不是真存在物理接触现象；
- 实验结果：
- SAGE模型相较于传统方法获得显著更高AUROC得分证明它对于捕捉细微差异超强潜力；
结论
本文综述当下有关评估及改良图神经网络中图嵌入研究进展，并总结一些根本点、将来研究方向希望能为从事相关工作研究人员供应一定协助、持助鼓舞大家继续探索这一富有挑战性课题推动整个领域进一步发展、完善。
