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圖分類研究最新綜述論文

圖數據廣泛存在于現實世界中, 可以自然地表示復合對象及其元素之間的復雜關聯. 對圖數據的分類是一 個非常重要且極具挑戰的問題, 在生物/化學信息學等領域有許多關鍵應用, 如分子屬性判斷, 新藥發現等. 但目前 尚缺乏對于圖分類研究的完整綜述. 首先給出圖分類問題的定義和該領域的挑戰; 然后梳理分析了兩類圖分類方 法—基于圖相似度計算的圖分類方法和基于圖神經網絡的圖分類方法; 接著給出了圖分類方法的評價指標、常用 數據集和實驗結果對比; 最后介紹了圖分類常見的實際應用場景, 展望了圖分類領域的未來研究方向并對全文進 行總結.

//www.jos.org.cn/jos/article/abstract/6323

圖數據 (graph data) 廣泛地存在于我們的生活中, 用于表示復合對象元素之間的復雜關系. 例如社交網絡, 引 文網絡, 生物化學網絡, 交通網絡等. 不同于結構規則的歐式數據, 圖數據的結構復雜, 蘊含著豐富的信息. 近年來,對圖數據的研究是學術界的一個熱點. 圖上的研究問題包括節點分類[1,2] , 圖分類[3,4] , 鏈路預測[5]等, 本文主要關注 圖分類問題. 給定一組圖, 圖分類的目標是學習圖和對應類別標簽的映射關系, 并預測未知圖的類別標簽. 圖分類 是一個重要的數據挖掘任務, 可以應用在很多領域, 例如化學信息學中, 通過對分子圖進行分類來判斷化合物分子 的誘變性、毒性、抗癌活性等[6,7] ; 生物信息學中, 通過蛋白質網絡分類判斷蛋白質是不是酶, 是不是具有對某種 疾病的治療能力[8,9] . 從這個角度來看, 圖分類研究具有非常重要的意義.

圖分類的研究方法主要包括基于圖核的方法, 基于圖匹配的方法和基于圖深度學習的方法. 目前已有一些針 對圖分類領域中某類特定方法的綜述, 如圖核方法綜述[10,11] , 圖相似度學習綜述[12] . 但就我們所知, 當前還沒有既 包括傳統方法又包括近年來快速發展的深度學習方法的圖分類研究綜述. 為了方便更多的研究人員, 本文梳理總 結了圖分類的各類研究方法和這些研究之間的相互關系. 本文將現有圖分類方法總結為兩大類, 第 1 類是基于相似度計算的圖分類方法. 基于相似度計算的圖分類是 通過計算成對圖的相似度對圖進行分類, 包括圖核方法和圖匹配方法. 其中, 圖核方法主要通過圖核的定義來計算 圖的相似度, 是常見的傳統圖分類方法. 過去多年中已經有多種基于圖核的分類方法被提出[13?15] , 它們共同的思想 是將圖分解為某種子結構, 通過對比不同圖上的子結構來計算圖的相似度進而進行圖分類. 基于圖匹配方法的圖 分類方法, 則是通過考慮一些跨圖的因素來計算圖之間的相似度分數進而對圖分類. 早期的圖分類問題主要關注 于圖核方法, 然而這種方法不夠靈活且通常計算代價較大, 圖的特征提取過程和圖的分類是獨立進行的, 因此無法 針對具體任務進行優化.

第 2 類是基于圖神經網絡的圖分類方法. 隨著深度學習在圖像, 文本等領域的成功, 研究人員開始關注用深度 學習建模圖數據. 基于深度學習的圖數據建模方法也逐漸被應用于圖分類問題[16?19] . 其中, 圖神經網絡應用于圖分 類問題時, 主要包括卷積算子和池化算子兩個重要部分. 卷積算子利用結構和節點特征信息對圖的特征進行提取, 池化算子對特征進行匯總得到整個圖的表示用于分類. 本文從這兩個角度對基于圖卷積神經網絡的圖分類進行了 總結分析. 盡管近期已有大量的基于圖神經網絡的方法應用于圖分類任務, 但這個領域仍然存在許多問題和挑戰, 例如領 域內不同模型的實驗設置不同導致的復現困難; 有些模型在特定數據集上表現較好, 但模型泛化能力有限; 此外, 圖 分類任務中對圖結構信息的利用也是一個挑戰. 本文從這個角度總結分析了圖分類中存在的挑戰和未來的研究方向.

本文第 1 節給出圖分類問題定義并指出圖分類領域中的問題和挑戰. 第 2 節梳理了基于相似度計算的圖分類 方法, 其中包括基于圖核方法的圖分類和基于圖匹配的圖分類. 第 3 節介紹并分析了基于圖神經網絡的圖分類方 法. 第 4 節關注圖分類方法的評價, 包括圖分類的數據集, 評價指標和一些典型方法的效果對比分析. 第 5 節匯總 了圖分類在各個領域的應用場景并給出未來可能的研究趨勢. 最后一節總結全文.

圖分類問題挑戰

圖分類是圖領域中一個極具挑戰的任務, 當前圖分類任務上仍然存在許多問題和難點, 主要包括以下幾個方面.

(1) 圖數據的復雜多樣性 生活中有大量的數據都可以用圖這種數據結構進行表示. 例如社交網絡, 化學分子結構, 生物蛋白質結構等. 每種類型的圖中都包含不同的特征信息和結構信息. 這種多樣的信息提高了圖數據的分類難度. 此外, 圖數據是非 歐空間數據, 一般來說, 每個圖的節點數不同, 圖中節點連接方式不同, 每個節點的鄰居個數也不同. 卷積、池化等 在歐式數據中比較容易定義的操作, 很難直接遷移到圖數據上. 圖數據的復雜性和多樣性, 為圖數據的分類帶來非 常大的挑戰.

(2) 圖結構信息的有效建模 作為非歐數據, 圖的結構信息非常豐富. 圖數據的結構信息是指圖上節點之間的連接關系, 包括節點的一階連 接信息, 二階信息以及高階信息等[21] . 圖上機器學習的最基礎挑戰之一就是找到一種可以表示、編碼圖結構的方 法, 從而使得圖結構信息可以被機器學習方法有效利用[22] . 圖的結構信息對于圖分類任務也至關重要. 例如, 在生 物信息學等領域的數據集中, 圖的屬性標簽與圖上的某些結構模式有著必然的聯系. 然而 Errica 等人[23]在實驗中 發現, 目前基于圖神經網絡的圖分類方法在大部分數據集上并沒能有效地利用到圖的結構信息, 其對于圖分類的 預測性能甚至不如沒有建模圖結構信息的方法. 因此, 如何有效建模并合理利用圖結構信息是圖分類任務面臨的 一大重要挑戰.

(3) 強表達能力且高效的模型構建 目前基于信息傳遞的圖神經網絡方法都與 1-WL 圖同構測試有著緊密的聯系. Xu 等人[24]已經證明, 基于信息 傳遞的圖神經網絡, 其表達能力的上界就是 1-WL (Weisfeiler-Lehman) 圖同構測試. 近年也有一些對表達能力更強 的基于高階 WL 圖同構測試的圖神經網絡的探索[25,26] . 但總的來說, WL 測試關注的是對圖是否同構的判斷. 一方 面, 對圖同構的判斷還未被證明可以在多項式時間內完成, 通常計算復雜度較高. 另一方面, 在這種標準下, 并不能 保證表達能力強的模型, 也就是對圖是否同構的判斷準確率高的模型, 在圖分類問題上也表現得好[27] . 基于此, 探 索合適的圖分類模型表達能力的判斷標準非常重要, 這也是對圖分類本質的探索過程. 如何構建一個具有強表達 能力且高效的模型是圖分類問題中的一個關鍵挑戰.

基于圖相似度計算的圖分類

在很多用圖來表示數據的領域, 圖之間相似度度量是關鍵問題之一[12] , 它可以進一步處理一些下游任務, 包 括圖分類, 圖聚類和相似性搜索等. 本節關注利用圖的相似度度量進行圖分類的方法. 給定一組圖, 基于相似度計 算的圖分類方法先通過圖核或者圖匹配的方法獲得兩個圖之間的相似度度量, 然后利用機器學習方法, 根據已經 得到的相似度度量對圖進行分類. 這類方法隱含的假設是當兩個圖相似度較高時, 它們所屬的類別也相同. 這類方 法的關鍵是對圖之間相似度的計算. 本節從相似度計算的角度, 將基于圖相似度計算的圖分類分為基于圖核的方 法和基于圖匹配的方法, 分別進行介紹和分析.

基于圖神經網絡的圖分類

前文介紹的圖核方法很多年來都是圖分類中的主導方法, 也取得了不錯的分類效果[25] . 但由于這些方法通常 依賴于一組固定特征, 其特征表示難以有效地適應于新的數據分布. 隨著圖深度學習的發展[46] , 一些神經網絡方 法開始用于解決圖分類任務. 本節重點關注基于圖神經網絡的圖分類方法, 這類方法通過端到端的方式進行模型 的優化學習, 為圖分類的準確率帶來了較大的提升. 1?n 應用于圖像分類任務的傳統卷積神經網絡, 主要包括卷積和池化兩個操作, 這兩個操作依賴于圖像數據的結 構規則性和平移不變性. 類比于圖像分類任務, 圖卷積神經網絡應用于圖分類問題時, 同樣需要關注卷積和池化算 子. 但不同于圖像數據, 圖數據是非歐空間數據, 同一個數據集中的每個圖大小不同, 結構不一. 圖中的每個節點也 具有不同的局部結構, 為圖分類中卷積算子和池化算子的設計帶來了巨大的挑戰. 給定一組圖. 基于圖神經網絡的 圖分類方法通常先通過卷積的方式對這些圖進行多次特征變換, 然后在此基礎上進行池化操作, 將圖的規模縮小. 這個過程可以重復多次, 最終得到整個圖的表示, 從而進行分類. 本節就從圖分類任務中的卷積算子和池化算子角 度, 對基于圖神經網絡的圖分類方法進行總結和分析. 利用圖神經網絡進行圖分類的過程如圖 5 所示. 其中, 可選 的操作和模塊用虛線表示. 環形箭頭表示操作可以選擇重復1-n 次

圖分類方法評價

評價指標

圖分類方法的評價指標主要包括分類準確率, 精準率, 召回率, F1 值和 AUC, 下面分別介紹

圖分類的應用場景

(1) 化學信息學、生物信息學

傳統的圖分類主要應用于生物和化學領域. 它們天然地提供了很多圖結構數據. 通過實驗判斷分子屬性或蛋 白質功能的方式代價較大, 因此機器學習的方法被廣泛應用于生物化學信息學中. 在化學信息學中, 化合物被建模 為圖, 該領域常見的問題是判斷化合物是否具有某些性質. 圖分類方法已經被用于判斷分子是否具有誘變性、抗 癌活性、毒性等任務中[6,7] . 圖分類在藥物開發領域, 也有著非常重要的應用, 通過圖機器學習的方法對藥物的安 全性等性質進行判斷, 同時幫助化學家深入理解不斷增長的藥物發現數據[72] . 此外, 在多標簽圖分類場景下, 圖分 類方法也被用于計算機嗅覺領域中定量結構氣味關系 (QSOR) 建模問題. 此時, 分子有一個或多個氣味屬性標簽, 任務是預測分子的氣味屬性標簽[20,68] . 同樣的, 在生物信息學領域, 對蛋白質的探索[9]也是一項重要任務. 蛋白質的高級結構被建模為圖. 常見的應 用包括蛋白質屬性判斷, 如蛋白質是酶或者非酶, 通過蛋白質交互網絡預測疾病[8]等.

(2) 社交網絡分析

在社交網絡分析領域, 最常見的數據之一是引用網絡, 如第 4.1 節中描述的 COLLAB 數據集. 數據集中的圖 是研究人員的自我中心網絡圖, 也就是以研究人員為中心的引用關系圖. 該場景下常見的分類任務是給定訓練集 中自我網絡圖的類別標簽, 模型經訓練后對測試集中自我網絡圖的類別進行判斷.

(3) 計算機安全

圖分類常被應用于計算機安全領域，例如軟件剽竊的檢測、惡意軟件檢測、軟件漏洞檢測[73?75]等重要安全 問題. 該場景下的圖一般是經過一些轉化方式得到的控制圖, 通過控制圖結構判斷是否存在安全問題. 如在漏洞檢 測中, 當無權訪問源代碼時, 我們需要分析二進制文件, 結合反匯編程序和代碼分析器, 提取代碼的控制流圖. 控制 流圖以結構化的形式包含二進制函數中所有信息[43] . 控制流圖中的節點表示匯編指令的基本塊, 當兩個基本塊之 間有跳轉, 循環或者返回等控制流時, 對應節點之間有邊, 圖標簽是有無漏洞. 當前, 主要是基于圖相似度計算的圖 分類方法應用于計算機安全領域, 這些方法的假設是, 當未知控制流圖的結構和已知有漏洞的控制流圖相似度較 高時, 判斷該未知程序可能存在漏洞.

(4) 自然語言處理

圖分類的方法應用于自然語言處理的第一步就是圖的構建. 一種常見的方法是構建文本的單詞共現圖[76?78] , 節點表示單詞等有意義的語言實體, 邊表示在固定大小的滑動窗口中的共現關系. 與傳統的詞袋表示文本的方法相 比, 圖不僅建模了單詞等實體, 也對他們之間的遠距離依賴關系進行了建模. 圖分類的方法在自然語言處理領域已經 被應用于文檔相似性計算, 文本分類的重要任務中. 例如, Nikolentzos 等人[77]用共現的方式將文檔構建為無向無權 圖, 然后利用最短路徑核計算文檔的相似性, 取得了較好的效果. Peng 等人[76]將文檔構建為詞共現圖, 然后用對單 詞圖進行圖卷積操作, 提取單詞圖特征進而對文檔進行分類, 相比于傳統的文本分類方法, 該模型取得了較大的提升.

(5) 計算機視覺

有些基于圖核和基于圖神經網絡的方法被用于計算機視覺領域的圖像分類, 語義分割, 點云圖的形狀分類等 應用中[79?82] . 為了進行人體活動識別, Wu 等人[79]首先構建了 2 個圖模型建模人體活動的空間特征和時序關系, 然 后提出了上下文相關的圖核來衡量圖之間的相似性, 進而對人體活動進行識別. Wang 等人[80]在點云圖上使用邊 卷積的方式提取幾何特征, 然后利用全局池化的方式得到整個圖的表示進而進行形狀分類任務, 取得了較好的 效果.

未來研究方向

雖然圖分類問題已有很長的研究歷史, 并在近年取得了較大的進步. 但該領域仍然有很多需要注意的問題和值得繼續探索的研究方向.

(1) 圖分類中圖結構信息的充分利用

圖中的結構信息, 即圖上節點的連接信息, 如一階連接信息, 二階信息和其他高階信息等, 對于圖分類有著非 常重要的作用, 例如生物信息數據集中, 某些結構模式與分子功能屬性有著必然的聯系. 但當前圖分類領域中很多 基于圖神經網絡的方法并沒有有效地利用到圖結構信息[23] , 例如, 在基于信息傳遞的圖神經網絡中, 節點之間的 連接關系僅用來指導節點之間的信息傳遞, 并沒有直接對結構信息建模. 對于在圖分類中如何更好地利用結構信 息和判斷模型對結構的利用程度上, 我們并無定論. 對于圖結構信息的合理利用和對結構利用程度的表示是圖分 類領域重要的研究方向.

(2) 圖分類方法的可解釋性

基于圖神經網絡的圖分類方法的提出, 使得圖的表示和分類過程可以統一地進行優化, 取得了較好的分類效 果. 但是, 這類模型通常比較復雜且不夠透明, 人類無法直觀地理解它們的預測結果. 對圖分類模型的預測能力進 行直觀解釋, 探索這些模型中各個組件對圖分類的作用不僅可以增加我們對 GNN 模型的信任, 促進 GNN 模型應 用于涉及到公平, 隱私和安全的領域中, 也可以增進研究人員對于網絡特征的理解, 進一步提升模型效果[27,83] . 對 圖卷積神經網絡的可解釋性已有一些初步的嘗試[24,83] , 但當它們應用于圖分類問題時的可解釋性, 仍然值得進一 步探索.

(3) 圖分類模型表達能力的衡量

當前圖分類模型主要是基于圖神經網絡的模型. 一方面, 基于圖神經網絡模型的表達能力都是用判斷圖是否同 構的能力來衡量的[24,51] . 但我們并不能保證在這樣的衡量標準下, 對圖是否同構的區分能力在圖分類任務中可以泛 化得好[27] . 在圖分類問題中, 模型表達能力的衡量方法是一個重要的需要考慮的問題. 另一方面, 由于基于神經網 絡的模型依賴于充足數據, 需要通過大量的數據進行訓練. 而當前圖分類領域的常見數據集通常規模較小, 不能很 好地體現出方法的優勢, 限制了基于圖神經網絡的模型的表示能力. 構建更好的圖分類數據集成為亟待解決的問題.

(4) 圖分類新技術

雖然已經有很多經典的圖神經網絡方法在圖分類任務上取得了較好的效果, 但仍面臨著標簽數據獲取昂貴、 模型遷移能力不足等諸多挑戰, 需要通過合理引入新技術來解決. 具體來說, 一方面, 圖神經網絡的訓練過程需要 大量的任務相關的標簽數據, 標簽數據的獲取代價高昂[84] . 另一方面, 實際中, 有時我們需要具有遷移能力的模型 應用于不同的場景中. 類比于自然語言處理和圖像處理領域, 圖上也可以通過先在數據豐富的任務上對模型預訓 練, 然后在目標任務上進行微調來解決這些問題. 目前已有一些圖上預訓練的初步嘗試[84?86] , 未來圖上的預訓練仍 是值得探索的問題. 此外, 當前圖分類主要關注同質圖, 而實際場景中有很多異質圖存在, 已有的關于異質圖的研 究主要集中在節點分類問題[87,88]上, 未來, 關于異質圖的分類也是值得關注的方向.

(5) 實驗可復現性和學術社區的健康發展

在機器學習領域, 實驗的可復現一直是一個非常關鍵的議題[23] . 當前用圖神經網絡處理圖分類的工作中, 實 驗程序通常不夠嚴格且很難復現. 不同方法中的實驗設置也不盡相同, 使得我們很難橫向的對不同方法進行比較. Errica 等人[23]對 5 個圖分類模型在統一的評估框架下做了對比. 同樣的數據劃分和實驗設置條件下, 用 10 折交叉 驗證的方法進行模型的評估和選擇, 保證了實驗的公平性. 未來圖分類領域的工作, 應該延續這種做法, 詳細地給 出方法的實驗設置, 方便公平對比和對問題的深入理解, 推進圖分類學術社區的健康發展.

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//jos.org.cn/jos/article/abstract/6426

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//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=2&file_no=2024&journal_id=jig

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//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20210203&flag=1

摘要： 大數據時代,數據呈現維度高、數據量大和增長快等特點。如何有效利用其中蘊含的有價值信息,以實現數據的智能化處理,已成為當前理論和應用的研究熱點。針對現實普遍存在的多義性對象,數據多標簽被提出并被廣泛應用于數據智能化組織。近年來,深度學習在數據特征提取方面呈現出高速、高精度等優異性,使基于深度學習的多標簽生成得到廣泛關注。文中分五大類別總結了最新研究成果,并進一步從數據、關系類型、應用場景、適應性及實驗性能方面對其進行對比和分析,最后探討了多標簽生成面臨的挑戰和未來的研究方向。