导读

许多公司和机构都在利用图数据进行研究，希望能在图上实现机器学习，但不知道从何入手。本文旨在为这些团队提供一些启发和指导。

图数据是什么？

通过与多个团队的交流，我们发现图数据的应用非常广泛，从疾病检测、遗传学到银行业和工程学，图已经成为解决复杂问题的强大工具。简单来说，图是由节点（例如人）和节点间的关系（例如Fatima是Jacob的朋友）组成的集合，节点通常带有某些特征（例如Fatima今年23岁）。这种数据通常存储在数据库中，Neo4j是一个流行的图数据库，它提供了强大的本地图存储和处理功能。

为什么要在图数据上运用机器学习？

机器学习可以自动化处理那些对人类而言容易但对计算机来说难以描述的任务。例如，识别一幅图中的人物轮廓。图数据的开放性使得这种任务变得更加复杂，而图机器学习则可以通过创建函数来发现重复出现的模式。此外，机器学习可以在人类无法处理的海量数据中发挥作用，例如分析数十亿条交易记录以检测欺诈行为。

什么是图机器学习？

图机器学习是指将机器学习应用于图数据。在本文中，重点介绍神经网络和深度学习方法，因为它们在当前的研究中非常重要。不过，也会尽可能涵盖其他方法。本文不会讨论传统的图分析方法，如PageRank、社区检测和最短路径算法，这些方法已经非常成熟且易于使用。

运用图机器学习面临的挑战

尽管图机器学习是一个充满潜力的领域，但目前仍处于起步阶段。在主流机器学习领域，有许多广泛应用的技术（如ResNet用于图像处理和BERT用于文本处理），并且有许多成熟的工具（如TensorFlow和PyTorch）可供开发人员使用。然而，图机器学习领域并没有类似的通用技术和流行工具。虽然Neo4j这样的图数据库在不断发展，但目前仍不具备直接运行机器学习算法的功能。

图机器学习系统的构建

虽然具体的构建方法因任务和数据集而异，但一般来说，你需要自己编写系统。可能需要使用Python和TensorFlow或PyTorch等工具来构建系统。根据规模的不同，可能需要在一台机器或分布式集群上训练模型。在数据准备阶段，需要将图数据转换为适合机器学习库处理的格式，例如将图数据保存为CSV文件或Neo4j数据库中的数据。之后，数据会被输入机器学习库进行处理和建模。

如何在图上进行机器学习

有许多方法可以用于图上的机器学习，包括节点嵌入、随机游走和图卷积网络等。具体选择哪种方法取决于你想要解决的问题类型。例如，预测两个节点之间是否存在关系、节点和边的评分及分类等。

你需要完成什么任务？

在图机器学习中，有许多不同的任务和方法。为了简化任务范围，建议先明确你想要解决的具体问题。例如，预测两个节点之间是否存在关系，或对节点、边和整个图进行评分和分类。

基本方法

在构建图机器学习系统之前，考虑是否可以使用更简单的方法。例如，能否将数据制表，然后使用传统的机器学习方法？能否通过过滤数据集来简化任务？能否将图分割成子图并将其转换为表格形式？

节点嵌入

节点嵌入是图机器学习的一个重要组成部分，它将图数据简化为易于处理的向量形式。Node2Vec是一种常用的节点嵌入技术，通过随机游走生成节点向量，并通过优化目标来增强节点嵌入的质量。

随机游走

随机游走是一种简单而强大的图分析技术，可以将复杂的图结构转化为简单的矩阵形式。Node2Vec利用随机游走生成节点嵌入，并通过调整嵌入向量来增强其效果。

图卷积网络

图卷积网络（GCN）是一种强大的图机器学习方法，通过将神经网络嵌入到图结构中来处理图数据。GCN可以用于生成节点嵌入，并应用于链接预测、节点分类和图分类等多种任务。

预测两个节点之间是否存在关系

这是一种常见的任务，可以通过节点嵌入和随机游走等方法来解决。节点嵌入通常用于链接预测，通过度量节点之间的相似性来判断它们之间是否存在关系。

对节点、边和图进行评分和分类

另一个常见的任务是对图的一部分进行分类或评分。这可以通过节点嵌入和随机游走等方法来实现，也可以通过图卷积网络来生成节点嵌入，进而进行分类和评分。

总结

图机器学习是一个充满潜力的领域，通过合理选择方法和技术，可以有效地解决多种复杂问题。希望本文提供的信息能够帮助你在图数据上开展机器学习研究。