• homogeneous graph ： 一种节点，一种边
  • heterogeneous graph: 多种节点，多种边
  • bipartite graph : 两种节点，一种边

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1、DGLgraph结构

1.1 同构图

Cora论文关系图–同构图(homogeneous)

（1）节点：2708篇论文，节点特征表示每个论文有是否出现1433个关键词中信息；节点标签表示每个论文所述的7个类别之一。

（2）边：10556个论文引用论文的关系，此外没有边的特征信息

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from dgl.data import CoraGraphDataset
dataset = CoraGraphDataset()
g = dataset[0]
  • 节点信息
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# 节点类型
g.ntypes
# 节点数
g.number_of_nodes()
# 节点的meta信息
g.ndata.keys()
# 节点具体一种meta信息(特征)的维度
g.ndata['feat'].shape
# 节点具体一种meta信息(标签)的频数
Counter(g.ndata['label'].numpy())
  • 边的信息
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# 边的类型
g.etypes
# 边的数目
g.number_of_edges()
# 边的两端节点ID：sourece → target，以及边的ID
g.edges(form="all")
# 边的meta信息
g.edata.keys()
  • 从头创建一个同构图
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g = dgl.graph(([0, 0, 0, 0, 0], [1, 2, 3, 4, 5]),    #edge的sourece与target
			  num_nodes=6)                           #node number
# 如不指定节点数，则取决于最大的节点id-1
g.ndata['x'] = torch.randn(6, 3)
g.ndata['y'] = torch.tensor(np.random.randn(6,5))

g.edata['w'] = torch.tensor([0.1, 0.6, 0.9, 0.7, 1.0])

1.2 异构图

假设存在药物，蛋白两种节点的异构图，其中有药物-蛋白、药物-药物、蛋白-蛋白3种边

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import dgl
import numpy as np
import torch
g = dgl.heterograph({
   ('drug', 'interacts', 'drug'): (torch.tensor([0, 1]), torch.tensor([1, 2])),
   ('drug', 'targets', 'gene'): (torch.tensor([0, 1]), torch.tensor([2, 3])),
   ('gene', 'coexpress', 'gene'): (torch.tensor([1]), torch.tensor([2]))
})
g.nodes['drug'].data['x'] = torch.ones(3, 1)
g.nodes['gene'].data['x'] = torch.ones(4, 2)

g.edges['interacts'].data['w'] = torch.ones(2, 1)
  • 节点信息
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# 节点类型
g.ntypes
# 具体某一种节点类型的节点数(节点数取决于最大的节点id-1)
g.num_nodes('drug')
# 具体某一种节点类型的meta
g.nodes['drug'].data.keys()
  • 边的类型
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# 边的类型
g.etypes
g.canonical_etypes
# 具体某一种边的数目
g.num_edges("interacts")
# 具体某一种边的ID信息
g.edges(etype="interacts", form='all')
# 具体某一种边的meta信息
g.edges['interacts'].data.keys()

1.3 其它操作

  • 单向→双向
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g0 = dgl.add_reverse_edges(g)
g0.edges()
  • 自己与自己
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g0 = dgl.add_self_loop(g)
g0.edges()
  • 保存与加载图
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dgl.save_graphs('my.dgl', g)
(g,), _ = dgl.load_graphs('my.dgl')
  • 更多

（1）图信息查询 https://docs.dgl.ai/api/python/dgl.DGLGraph.html#apigraph-querying-graph-structure

（2）图信息修改 https://docs.dgl.ai/api/python/dgl.html#api-subgraph-extraction

2、从文件读入DGL

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import dgl
ds = dgl.data.CSVDataset('/path/to/dataset')
g = ds[0]

根据同构图与异构图，文件夹需要准备不同的文件

2.1 同构图

需要包含以下3个文件

  • meta.yaml：指定边文件与节点文件
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dataset_name: example_hoto_dataset
edge_data:
- file_name: edges.csv
node_data:
- file_name: nodes.csv
  • nodes.csv：节点csv文件
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node_id,label,train_mask,val_mask,test_mask,feat
0,1,False,True,True,"0.07816474278491703, 0.9137336384979067, 0.4654086994009452"
1,1,True,True,True,"0.05354099924658973, 0.8753101998792645, 0.33929432608774135"
2,1,True,False,True,"0.33234211884156384, 0.9370522452510665, 0.6694943496824788"
  • edges.csv：边csv文件
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src_id,dst_id,label,train_mask,val_mask,test_mask,feat
4,0,2,False,True,True,"0.5477868606453535, 0.4470617033458436, 0.936706701616337"
4,0,0,False,False,True,"0.9794634290792008, 0.23682038840665198, 0.049629338970987646"
0,3,1,True,True,True,"0.8586722047523594, 0.5746912787380253, 0.6462162561249654"

2.2 异构图

假设2种节点、2种边，需要包含以下2种文件

  • meta.yaml：指定边文件与节点文件
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dataset_name: example_hete_dataset
edge_data:
- file_name: edges_0.csv
  etype: [user, follow, user]
- file_name: edges_1.csv
  etype: [user, like, item]
node_data:
- file_name: nodes_0.csv
  ntype: user
- file_name: nodes_1.csv
  ntype: item
  • 边csv文件：edges_0.csv or edges_1.csv
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src_id,dst_id,label,feat
4,4,1,"0.736833152378035,0.10522806046048205,0.9418796835016118"
3,4,2,"0.5749339182767451,0.20181320245665535,0.490938012147181"
1,4,2,"0.7697294432580938,0.49397782380750765,0.10864079337442234"
0,4,0,"0.1364240150959487,0.1393107840629273,0.7901988878812207"
  • 节点csv文件：nodes_0.csv or nodes_1.csv
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node_id,label,feat
0,2,"0.5400687466285844,0.7588441197954202,0.4268254673041745"
1,1,"0.08680051341900807,0.11446843700743892,0.7196969604886617"
2,2,"0.8964389655603473,0.23368113896545695,0.8813472954005022"

3、GNN模型

3.1 GNN层结构

  • GNN的核心是根据邻居信息更新节点特征，更新算法有GCN、Graphsage、GAT…
  • 根据预测目的，GNN可分为节点分类、回归，边的分类、回归，边是否存在的预测
    • 关于边相关预测，本质上是使用两端节点信息作为边的特征信息
  • 关于多层GNN的结构，大体如下：
    • 1层的GNN：考虑邻居节点的信息
    • 2层的GNN：考虑邻居以及邻居的邻居信息
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3.2 sampler与batch模式

默认情况下，一轮epoch，GNN会考虑所有节点的所有邻居信息。

  • sampler模式：在具体的某一层GNN中，只考虑节点的有限个邻居
  • batch模式：将训练集样本划分为多个小样本集，每个小样本集单独训练。

在设置sampler与batch模式下，每个小样本集的每一层GNN称之为block

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