基于随机游走Random Walk的图节点Node表示_随机游走 图谱 终止节点

前言

在图中，如果能把节点表示成合适的数值，能做很多任务，例如节点分类，关系预测，聚类等等。如何把节点表示成计算机能看懂的数值目前也有很多方法，本文主要为大家介绍基于Random Walk的节点表示方法。

Embedding Nodes

既然要对node进行embedding，那么我们可以参考下word embedding，在nlp中，embedding过后的同意词，通常会聚在一起，
同样的，如果我们对图的节点进行embedding，有关系的节点，我们自然希望其embedding之后能聚在一起，如下图所示

也就是说，我们希望embedding之后的node vector点乘之后的值(可以理解为未归一化的cosine)接近于原graph中的节点相似度，原图的相似度可以采用是否节点相连，是否有相同的邻居节点等方式来定义。
$$similarity(u,v)=z_v^T{z}_u$$

根据上面的内容，我们为生成node embedding定义三个步骤

• 定义生成embedding的encoder
• 定义一个节点相似度的计算函数
• 优化encoder的参数，让其点乘后的结果约等于相似度

一种简单的Embedding方法

采用类型word embdding的方式，定义一个embdding lookup矩阵

$$encoder(v)=Zv$$

其中Z是嵌入矩阵，v是节点的one-hot表示方式

这样每个节点就能对应唯一的一个embedding vector。

接下来我们考虑第二步，怎么来定义我们上面提到的原图的相似度呢，判断节点是否有关系？是否有相同的邻居节点？显然，这些都不是很好的方式，并且没法进行度量。

Random Walk

随机游走是指给定一个图和一个起始节点，随机选择一个邻居节点，走到该处后再随机选择一个邻居，重复length次。length是指随机游走的长度。

使用随机游走从起始节点到终止节点的概率值，实际上就可以用来表示相似度，也就是说，从u节点到v节点的概率值，应该正比于u节点与v节点embedding之后的点乘结果。

$$z_v^T{z}_u\propto P(v|u)$$

这种方法有两个优点

• 相似度的定义结合了局部信息与高阶领域信息。
• 只需要考虑随机游走的节点，不需要考虑全局信息，效率高。

参数优化

接下来是第三步，参数优化，给定图$G=(V,E)$，定义$N_R(u)$表示采用策略R得到的邻居节点，我们的目标就是学习映射关系z

$$z:u\to {\mathbb{R}}^d$$

表示为对数似然函数为

$$max\sum _{u\in V}logP(N_R(u)|z_u)$$

简单解释下，即我们希望给定$u$的embedidng$z_u$，我们希望其邻居节点出现的概率最大。最终损失函数可以表示为：

$$L=-\sum _{u\in V}\sum _{v\in N_R(u)}log(P(v|z_u))$$

$$P(v|z_u)=\frac{exp(z_u^T{z}_v)}{{\sum }_{n\in V}exp(z_u^T{z}_n)}$$

注意softmax的分母z的下标是n，我们只想让u的邻居出现概率最大。

到了这一步，我们就可以采用SGD等方法来优化参数了。但是，如果你仔细看损失函数，可以发现L的计算复杂度是很高的，因为其外面嵌套了两层的求和，因此时间复杂度是$|V{|}^2$，有什么方法能降低其复杂度吗？

负采样

在计算分母的时候，上面的方面会针对有所有的几点进行一遍计算，为了简化该过程，使用类似word2vec中的负采样，只采样k个负样本

$$log(\frac{exp(z_v^T{z}_u)}{{\sum }_{u\in V}exp(z_v^T{z}_n)})=log(\sigma (z_v^T{z}_u))-\sum _{i=1}^{k}log(\sigma (z_v^T{z}_{n_i}))$$

k是一个超参数，k越高表示负样本的偏见越高，较高的K能得到更可靠的估计结果，通常k取5-20。

Node2Vec

random walk的每一步都是无偏游走，也就是说走到下一个邻居节点的概率都相同的，那么游走的结果可能会只关注局部信息类似BFS(甚至是两个节点来回跳)，或者只关注全局信息类似DFS，如下图所示。

$$N_{BFS}(u)=s_1,s_2,s_3$$

$$N_{DFS}(u)=s_4,s_5,s_6$$

那么有没有什么方法能控制其游走的策略呢？node2vec提出了一种游走的策略，该策略包含两个参数

• p p用来控制返回上一个节点
• q q用来控制远离上一个节点，改参数也可以理解为采用dfs还是bfs的一个比例值

看个具体的例子

首先我们穿过了边(S1,W)走到了节点W，下一步该怎么走呢，此时，不同的路径会对应不同的概率值

• 如果是返回原节点，则概率为1/p
• 如果是原理原节点，则概率为1/q
• 如果和原节点具体保持不变，则概率为1

注意，这里的概率是一个非归一化的概率值

显然，如果我们想采用BFS，那么只需要调低p的值，如果想采取DFS，只需要调低q的值。这样游走的过程中，我们就可以自由的控制是想得到更多的局部信息还是全局信息。

最后总结一下node2vec的算法流程

• 定义随机游走的概率值
• 从节点$u$开始，随机游走$l$步
• 定义node2vec的的损失函数，并采用SGD进行参数优化

References

cs224w 7. Graph Representation Learning