图表示学习与生成图嵌入:传统方法与新兴图嵌入技术
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更新于2024-01-31
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图表示学习,也称为图嵌入(graph embedding),是一种将图或网络中的节点和边转化为低维向量表示的方法。通过将图中的实体映射到向量空间,可以更好地处理图数据的各种分析任务,如节点分类、链接预测和社区发现等。本文主要介绍了图表示学习的背景、传统方法以及最新的研究方向。
在介绍图表示学习之前,我们先来了解一下背景和传统方法。在传统的图数据分析中,通常使用基于矩阵的方法,比如邻接矩阵和拉普拉斯矩阵等。然而,这些方法无法将图中的节点和边映射到低维向量空间,限制了对图数据的进一步分析和应用。在这种情况下,图表示学习应运而生。
节点嵌入是图表示学习的一种重要方法。它通过将图中的节点映射到一个低维向量空间中,来学习节点的表示。其中最经典的方法是DeepWalk和Node2Vec。DeepWalk利用随机游走的方法来生成节点序列,并利用Skip-Gram模型学习节点嵌入。而Node2Vec则引入了一个控制参数,可以在广度优先和深度优先之间进行平衡,从而更好地探索图中的结构信息。
除了节点嵌入外,图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)也是图表示学习的另一个重要方向。GNN可以看作是一种局部学习的方法,通过聚合节点邻居的信息来更新节点的表示。GNN的核心是消息传递机制,即在节点之间传递信息来更新节点的表示。GNN在节点分类、链接预测和社区发现等任务中取得了很好的效果,并得到了广泛的研究关注。
除了节点嵌入和GNN,生成图模型也是图表示学习的一个新兴方向。生成图模型可以通过学习节点之间的概率分布来生成新的图。这种能力可以应用于图的数据增强、数据合成和异常检测等任务。最新的研究表明,生成图模型在图表示学习中具有很大的潜力,并取得了很好的效果。
总结来说,图表示学习是将图或网络中的节点和边映射到低维向量空间的方法。通过节点嵌入、图神经网络和生成图模型等技术的应用,可以更好地处理图数据的分析任务。未来,图表示学习将持续发展,并在各个领域展现出重要的应用价值。
2020-10-09 上传
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