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GC-LSTM:用于动态网络链路预测的图卷积嵌入原理+代码（上）原理部分_gclstm

作者：IT小白 | 2024-06-29 15:35:50

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gclstm

一、原理

背景

动态网络链路预测因其在生物学、社会学、经济学和工业领域的广泛应用而成为网络科学研究的热点，然而，由于网络结构随着时间的变化而变化，使得添加/删除链接的长期预测尤其困难。

与传统基于CNN的卷积处理操作不同，交通网络更适合被建模为图数据。卷积神经网络CNN只能处理欧式数据，比如图片、音频、视频等，这些数据具有平移不变性。图数据则是一种非欧式数据，由节点和链路集合构成，不具有平移不变性，也无法使用CNN进行处理。

GC-LSTM: graph convolution embedded LSTM for dynamic network link prediction

论文链接：https://doi.org/10.1007/s10489-021-02518-9

模型架构

文章主要提出了一个GC-LSTM模型，用于预测动态网络链路。对于每个图快照，GCN应用于捕捉节点的局部结构属性以及节点之间的关系，采用LSTM作为主要框架，学习动态网络中所有快照的时间特征。

GC-LSTM

目标

值得一提的是，该模型可以预测动态网络中链路的添加或删除，也就是对动态网络的邻接矩阵 $A_{t}$ 进行预测 $\hat{A}_{t}=argmaxP(A_{t}|A_{t-T},\cdots ,A_{t-1})$ 。

原理

（1）使用GCN+LSTM作为编码器

使用GCN聚合节点以及其一阶邻居节点的状态。如图中所示，对于t-1时刻的节点12来说，其一阶邻居节点为7、9、11，同时GCN还会卷积节点自身的信息（A+I_N），也就是节点12。

利用GCN提取各个节点的空间特征之后，使用LSTM提取时间序列的时序特征，公式如下：

$\begin{aligned} &f_t=\sigma\left(A_t W_f+G C N_f^K\left(\tilde{A}_{t-1}, h_{t-1}\right)+b_f\right) \\ &\bar{c}_t=\tanh \left(A_t W_c+G C N_o^K\left(\tilde{A}_{t-1}, h_{t-1}\right)+\right.\left.b_c\right) \\ &i_t=\sigma\left(A_t W_i+G C N_i^K\left(\tilde{A}_{t-1}, h_{t-1}\right)+b_i\right) \\ &c_t=f_t \odot G C N_c^K c_{t-1}+i_t \cdot \bar{c}_t \\ &o_t =\sigma\left(A_t W_o+G C N_o^K\left(\tilde{A}_{t-1}, h_{t-1}\right)+b_0\right) \\ &h_t =o_t \odot \tanh \left(c_t\right) \end{aligned}$

（2）使用全连接层MLP作为解码器

由于GC-LSTM模型主要用于预测邻接矩阵 $A$ ，因此模型输出的 $P_{t}\in R^{N\times N}$ ，也就是说MLP最后一层的output_size大小为N。 $P_{t}$ 为输出的邻接矩阵的概率矩阵， $P_{t}\left ( i,j \right )\in [0,1]$ 代表t时刻存在从i到j的链路的概率。 $P_{t}\left ( i,j \right )$ 越大，说明节点i和节点j有更高的可能性是相连的。

$\begin{aligned} &Y_d^{(1)}=\operatorname{ReL} U\left(W_d^{(1)} h_t+b_d^{(1)}\right) \\ &Y_d^{(k)}=\operatorname{ReL} U\left(W_d^{(k)} Y_d^{(k-1)}+b_d^{(k)}\right) \\ &P_t=o_t \odot \tanh \left(c_t\right) \end{aligned}$

（3）损失函数

$L_{reg}$ 为正则项，主要为了防止模型过拟合。

$\begin{aligned} &L_2=\left\|P_t-A_t\right\|_F^2=\sum_{i=0}^N \sum_{j=0}^N\left(P_t(i, j)-A_t\right.(i, j))^2 \\ &L=L_2+\beta L_{r e g} \end{aligned}$

实验参数

GCN个数（对应LSTM的四个门控单元）	4
GCN参数K（卷积K阶邻居节点）	3
GCN隐藏层维度（输出维度）	256
LSTM隐藏单元	256
迭代次数	200
输入的连续序列数	11
阈值（判断链路是否存在）	0.9

二、实验代码

在从0到1实现GCN——最详细的代码实现篇文章中，我们详细的讲述了如何使用PyG库中的GCN卷积模块，PyG库中大多只包括一些卷积处理，而GC-LSTM中除了需要对数据的拓扑信息进行卷积处理之外，还需要对数据的时序特征进行处理，这就不得不用到pytorch geometric temporal

点击PyG Temporal进行下载。里面提供了非常多的模型代码可供使用。

针对GC-LSTM模型代码，里面主要需要如下参数（一般只需要对前三个参数进行调整，因此这里只对前三个参数进行介绍）：

in_channel：输入数据的维度（一般是数据节点特征矩阵的维度 $X_{t}\in R^{^{N\times F}}$ ， $N$ 为节点的数量， $F$ 为节点特征的维度）。

out_channel：输出数据的维度，可根据需要自己进行设置和调整。

K：这里模型选用的是切比雪夫滤波器，如下公式所示，该滤波器进行化简即可得到GCN，所以本质上与GCN是一样的，K代表了聚合K阶邻居节点特征，也就是说K越大，聚合的邻居节点信息越多，卷积程度越深。

$y=g_{\theta^{\prime}}(L) x=\sum_{k=0}^K \theta_k^{\prime} T_k(\tilde{L}) x$

具体的代码见GC-LSTM代码（下）这里代码部分

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