几何深度学习在图结构数据挖掘中.pptx

数智创新数智创新 变革未来变革未来几何深度学习在图结构数据挖掘中1.几何深度学习的基本原理1.卷积神经网络在图结构中的应用1.图神经网络的架构与模型1.几何深度学习在图分类中的应用1.几何深度学习在图关联挖掘中的应用1.几何深度学习在图异常检测中的应用1.几何深度学习在图生成中的应用1.几何深度学习在图挖掘领域的未来趋势Contents Page目录页 几何深度学习的基本原理几何深度学几何深度学习习在在图结图结构数据挖掘中构数据挖掘中几何深度学习的基本原理主题名称：度量学习1.几何深度学习中度量学习的目标是学习一个度量函数，该函数可以度量图中节点或子图之间的相似性或距离2.常用的度量学习方法包括：欧氏距离、余弦相似度、哈姆距离、基于谱的度量和拉普拉斯度量3.度量学习技术可以通过监督学习、半监督学习或无监督学习的方式进行学习主题名称：图嵌入1.图嵌入的任务是将图中的节点表示为低维向量，同时保留图结构中的重要信息2.图嵌入方法可分为深度和浅层学习方法，包括DeepWalk、node2vec、GraphSAGE、GAT和GCN3.图嵌入技术可用于节点分类、链接预测、社区检测和可视化等下游任务。

几何深度学习的基本原理主题名称：图卷积网络（GCN）1.图卷积网络（GCN）将卷积操作扩展到图结构中，使模型能够处理不规则形状和不定结构的图数据2.GCN利用图卷积层来提取图中节点的特征和局部结构信息3.GCN已被成功应用于节点分类、图分类、知识图谱推理和分子建模等领域主题名称：图注意力网络（GAT）1.图注意力网络（GAT）通过引入注意力机制，允许模型关注图中每个节点最重要的邻居2.GAT通过自注意力机制计算每个节点对其他节点的注意力权重，并以此突出重要的邻居信息3.GAT在节点分类、图分类、推荐系统和生成模型等任务上取得了优异的性能几何深度学习的基本原理主题名称：图神经网络（GNN）1.图神经网络（GNN）是一个统称，涵盖所有基于图结构数据的深度学习模型2.GNN通过对图结构进行消息传递和聚合操作，来学习图中节点和子图的特征表示3.GNN模型已在各种图挖掘任务中展示出强大的性能，包括节点分类、图分类、聚类和异常检测主题名称：图生成模型1.图生成模型旨在生成新的图结构或扩展现有图2.图生成模型常见的技术包括变分图自动编码器、生成对抗网络和图神经网络语言模型卷积神经网络在图结构中的应用几何深度学几何深度学习习在在图结图结构数据挖掘中构数据挖掘中卷积神经网络在图结构中的应用1.图卷积神经网络（GCN）是对传统的卷积神经网络（CNN）进行扩展，使其能够处理图结构数据。

GCN将图中的节点视为卷积核，通过对节点及其相邻节点的特征进行卷积运算，提取节点的高层特征2.得益于图结构数据丰富的连接性，图卷积神经网络能够有效地捕获图中节点之间的关系GCN通过对不同层节点的特征进行堆叠，可以挖掘出图中深层次的依赖关系，从而实现更准确的建模和预测3.图卷积神经网络已经广泛应用于各种图结构数据挖掘任务中，包括节点分类、图分类、链接预测等GCN通过捕捉图结构数据中节点之间的关系，能够在这些任务中取得良好的性能图卷积神经网络及其扩展：卷积神经网络在图结构中的应用基于attention机制的图卷积神经网络：1.基于attention机制的图卷积神经网络（AGCN）是对图卷积神经网络的改进，旨在学习图中节点之间重要性的权重AGCN通过对节点及其相邻节点的特征进行加权，使得模型能够更加关注图中对当前节点建模有重要作用的节点，从而提高模型的性能2.AGCN的优势在于其能够捕获图中长距离依赖关系的能力在传统的图卷积神经网络中，模型只能学习到局部节点之间的联系，这限制了模型对图结构数据的建模能力而AGCN通过学习节点之间的重要性权重，能够有效地连接距离较远的节点之间的关系，从而挖掘出图中更深层次的依赖关系。

3.AGCN已广泛应用于各种图结构数据挖掘任务中，包括节点分类、图分类、链接预测等AGCN通过对图中节点之间重要性的建模，能够比传统的图卷积神经网络获得更好的性能卷积神经网络在图结构中的应用图神经网络中的半监督学习：1.半监督学习是指在训练数据中仅包含少量标记数据和大量未标记数据的情况下的学习任务在图结构数据挖掘中，半监督学习具有重要意义，因为许多图结构数据只有少量的标记数据可用2.图神经网络中的半监督学习方法主要分为两类：基于图正则化的方法和基于图嵌入的方法基于图正则化的半监督学习方法通过对图结构进行正则化，从而利用未标记数据来引导模型的学习过程基于图嵌入的半监督学习方法将图中的节点嵌入到低维空间中，并利用嵌入空间中的相似性进行分类3.图神经网络中的半监督学习方法已经广泛应用于各种图结构数据挖掘任务中，包括节点分类、图分类、链接预测等半监督学习方法能够有效地利用未标记数据来提高模型的性能，从而在标记数据稀缺的情况下获得更好的建模效果卷积神经网络在图结构中的应用图神经网络中的图生成：1.图生成是指从现有图数据中生成新的图结构的过程在图结构数据挖掘中，图生成具有重要的应用价值，例如数据增强、图结构补全和图结构合成等。

2.图神经网络中的图生成方法主要分为两类：基于生成对抗网络（GAN）的方法和基于变分自编码器（VAE）的方法基于GAN的图生成方法通过利用生成器和判别器之间的对抗博弈，使得生成器能够生成与真实图数据相似的图结构基于VAE的图生成方法通过利用变分自编码器来学习图结构中的潜在表示，并在潜在空间中进行采样生成新的图结构3.图神经网络中的图生成方法已经广泛应用于各种图结构数据挖掘任务中，包括图生成、图扩充、图补全等通过对图结构的建模和生成，图神经网络能够产生新的图结构数据，从而丰富现有图数据，并用于各种图结构数据挖掘任务卷积神经网络在图结构中的应用图神经网络中的图表示学习：1.图表示学习是指将图结构数据中的节点和边映射到一个低维稠密向量空间的过程在图结构数据挖掘中，图表示学习具有重要的意义，因为它是许多下游任务的基础，例如节点分类、图分类、链接预测等2.图神经网络中的图表示学习方法主要分为两类：基于邻居聚合的方法和基于图卷积的方法基于邻居聚合的图表示学习方法通过聚合节点及其相邻节点的特征来得到节点的表示基于图卷积的方法将图结构视为一种特殊的卷积，并通过图卷积运算来学习节点的表示3.图神经网络中的图表示学习方法已经广泛应用于各种图结构数据挖掘任务中，包括节点分类、图分类、链接预测等。

通过对图结构数据的有效表示，图神经网络能够提取出图中的深层特征，从而在各种任务中取得良好的性能卷积神经网络在图结构中的应用图神经网络的应用领域：1.图神经网络已经广泛应用于各个领域，包括自然语言处理、计算机视觉、社会网络分析、生物信息学、化学信息学等在自然语言处理中，图神经网络可以用来对文本进行建模，并用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务在计算机视觉中，图神经网络可以用来对图像进行建模，并用于图像分类、目标检测、图像分割等任务2.在社会网络分析中，图神经网络可以用来对社交网络进行建模，并用于网络社区发现、用户推荐、影响力预测等任务在生物信息学中，图神经网络可以用来对生物网络进行建模，并用于基因功能预测、蛋白质相互作用预测、药物发现等任务在化学信息学中，图神经网络可以用来对分子结构进行建模，并用于药物设计、材料设计、催化剂设计等任务图神经网络的架构与模型几何深度学几何深度学习习在在图结图结构数据挖掘中构数据挖掘中图神经网络的架构与模型卷积神经网络在图结构上的扩展1.将卷积操作应用于图结构，通过聚合节点邻域特征来提取全局特征2.使用卷积核在图上的局部窗口内进行特征提取，捕捉不同粒度的邻域信息。

3.堆叠多个卷积层，形成层次化的特征表示，提取图结构中的复杂模式图注意机制1.引入注意力机制，为图神经网络赋予区分节点和边的重要性的能力2.通过计算每个节点或边的重要性权重，关注图中更相关的信息3.提升图神经网络对不同图结构和节点关系的适应性，提高学习效率图神经网络的架构与模型图池化1.对图中节点或边缘进行采样或聚合操作，降维和提取图的全局特征2.池化层可用于减少图的大小，同时保留重要的结构信息3.不同的池化策略（如最大池化、平均池化）可影响图神经网络提取的特征类型图生成模型1.利用图神经网络生成新的图结构或扩充现有图2.训练模型从给定图中学习图的潜在分布，并生成具有相似特征的图3.在药物发现、分子设计等领域具有应用潜力，可加速新材料和化合物的生成图神经网络的架构与模型1.将图神经网络应用于处理时序图数据，探索图结构随时间变化的模式2.使用循环神经网络（RNN）或图卷积神经网络（GCN）捕捉节点和边的动态交互3.适用于社交网络分析、交通预测等需要对图结构中时间演化进行建模的任务图异构网络1.扩展图神经网络，处理具有不同类型节点和边的异构图结构2.设计特定于不同节点类型和边类型的卷积操作和注意机制。

3.提高图神经网络对复杂异构网络的建模能力，适用于社交网络、生物网络等场景图时序建模 几何深度学习在图分类中的应用几何深度学几何深度学习习在在图结图结构数据挖掘中构数据挖掘中几何深度学习在图分类中的应用图卷积网络（GCN）1.通过将卷积操作推广到非欧几里得数据上，GCN可以直接在图数据上进行特征提取和分类2.GCN通常由输入层、隐含层和输出层组成，其中隐含层由多个GCN层堆叠而成，每个GCN层通过对相邻节点的特征进行加权求和来更新节点的特征3.GCN已被广泛应用于各种图分类任务中，包括社交网络分析、疾病诊断和生物信息学图注意力网络（GAT）1.GAT是GCN的一种扩展，它在GCN的基础上引入了注意力机制，允许模型在学习节点特征时对不同邻居节点赋予不同的权重2.GAT通过计算每个节点与相邻节点之间的注意力权重，然后将注意力权重与相邻节点的特征加权求和来更新节点的特征3.GAT已被证明在许多图分类任务中优于GCN，因为它可以更好地捕获图数据中节点之间的重要性几何深度学习在图分类中的应用1.GNN是一种生成模型，它可以从图数据中生成新的图2.GNN通常由编码器和解码器组成，编码器将输入图转换成一个低维度的向量，解码器将向量转换成一个新的图。

3.GNN可以用于各种任务，包括图生成、图补全和图翻译图神经网络（GNN）1.GNN是一种深度学习模型，它可以处理图结构数据2.GNN通常将图表示为一个邻接矩阵，然后利用卷积神经网络或图注意力网络等方法来处理邻接矩阵中的信息，以提取图的特征3.GNN可以用于各种图学习任务，包括图分类、图聚类和图回归图生成网络（GNN）几何深度学习在图分类中的应用几何深度学习与图表示学习1.几何深度学习为图表示学习提供了一种新的范式，可以从图数据中提取出更有意义和更具判别性的特征2.几何深度学习方法可以有效地处理图数据中的非欧几里得结构，并保留图数据中的重要信息3.几何深度学习方法在图分类、图聚类、图回归等任务中取得了良好的性能，并有望在未来得到更广泛的应用几何深度学习的未来发展1.几何深度学习在图数据挖掘中有着广阔的应用前景，可以为图数据挖掘领域带来新的突破2.目前，几何深度学习还存在一些挑战，包括如何设计更有效的几何深度学习模型、如何提高几何深度学习模型的鲁棒性和可解释性等3.几何深度学习是一门不断发展的领域，未来将会有更多新的方法和技术出现，几何深度学习在图数据挖掘中的应用也将更加广泛几何深度学习在图关联挖掘中的应用几何深度学几何深度学习习在在图结图结构数据挖掘中构数据挖掘中几何深度学习在图关联挖掘中的应用图关联规则挖掘1.图关联规则的定义和表示：图关联规则是一种表示图中两个或多个节点之间关联关系的模式，通常表示为头节点集合和尾节点集合的集合。

2.图关联规则挖掘算法：在图中挖掘关联规则需要专门的算法，这些算法考虑了图结构的特性，例如Apriori算法的图扩展和FP-Growth算法的图变体3.应用场景：图关联规则挖掘广泛。