网络嵌入与图神经网络：节点表示学习与应用

“网络嵌入讲座幻灯片” 网络表示学习是一种在复杂网络数据上应用机器学习的方法，旨在从非结构化的网络数据中提取有意义的、低维的特征表示。这一领域融合了图学习、人工智能、机器学习和深度学习等多个领域的理论和技术。 1) 节点嵌入（Node Embeddings）： 节点嵌入是将网络中的每个节点映射到低维向量空间的过程，目的是捕捉节点之间的关系和结构信息。通过这种方法，可以将原本高维且难以处理的网络数据转化为易于分析的形式。例如，节点分类任务中，我们可以通过节点嵌入来预测一个节点所属的类别，这在社交网络分析、推荐系统等领域有广泛应用。 2) 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）： 图神经网络是专门针对图结构数据设计的深度学习架构。GNNs能够以一种层次化的方式处理节点、边和整个图的特征，通过信息的传递和聚合过程，使得网络中的每个节点或边能够学习到其邻居的信息。这种技术在化学分子结构分析、蛋白质相互作用预测、社交网络分析等场景中有着广泛的应用。 3) 应用场景： - 节点分类：根据网络中的节点特征，预测节点的属性或类型，如用户兴趣分类、社区检测中的节点角色识别。 - 链接预测：基于现有节点间的连接情况，预测未知节点之间是否存在链接，常用于社交网络中的好友推荐。 - 社区检测：寻找网络中的紧密连接子群，有助于理解网络的结构和功能。 - 网络相似性：计算两个或多个子网络的相似性，帮助识别网络模式或异常。 传统机器学习方法通常依赖于人工特征工程，而网络表示学习的目标是自动学习任务独立的特征，减轻了特征工程的工作负担。例如，Zachary’s Karate Club Network 是一个经典的社会网络案例，传统的机器学习方法可能难以有效地应用于这种非结构化的数据。而现代的深度学习工具，如卷积神经网络（CNNs）适用于固定大小的图像，循环神经网络（RNNs）或word2vec适合处理文本数据，但它们并不直接适用于图数据。因此，发展能够适应图结构的模型，如图神经网络，变得至关重要。 在网络表示学习中，通过学习算法，模型可以从原始数据中自动提取特征，形成节点的向量表示，这些表示能够捕捉网络的拓扑结构和节点间的互动信息。这样，我们可以在各种下游预测任务中使用这些学习到的特征，提高预测的准确性和效率。网络表示学习不仅简化了数据处理，也为复杂网络的深入理解和挖掘提供了强大的工具。