【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能圖神經網絡（gnn），具體為一種基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法及系統。
技術介紹
1、圖神經網絡（gnn）在處理圖結構數據方面展現出了強大的能力，廣泛應用于網絡分析、生物化學、信息擴散和推薦系統等領域。然而，與計算機視覺和自然語言處理領域相比，圖神經網絡的預訓練技術仍然相對落后，通常表現出有限的性能提升和較高的計算成本。這一挑戰源于圖數據的獨特性，特別是其非歐幾里得結構和跨數據集的語義變化，這阻礙了預訓練策略的直接遷移。
2、在計算機視覺和自然語言處理領域，預訓練技術已經取得了顯著的進展。例如自然語言處理領域的gpt等模型，通過大規模預訓練，能夠捕捉到豐富的上下文信息，從而在下游任務中表現出色。然而，這些預訓練技術在圖數據上并不能直接應用，因為圖數據具有復雜的拓撲結構和異質性，需要專門設計的預訓練策略。由此提出的技術問題是：如何設計基于社區結構共性的預訓練方法，充分利用社區內部的節點相似性和跨社區的異質性，提高圖神經網絡的效果與效率，成為當前研究的熱點和難點。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法及系統以解決如何設計基于社區結構共性的預訓練方法，充分利用社區內部的節點相似性和跨社區的異質性，提高圖神經網絡的效果與效率的技術問題。
2、本專利技術解決上述技術問題的技術方案如下：
3、一方面，提供一種基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，預訓練方法包括以下步驟：
4、預
5、對圖g(v,a)進行社區結構檢測，以識別出圖g(v,a)的社區結構，采用基于模塊度的louvain方法或標簽傳播的lpa方法高度識別社區；
6、使用社區采樣器從識別出的社區中提取具有代表性的子圖，用于增加采樣的準確性；
7、構建圖編碼器，通過對比學習方式優化圖編碼器的參數，在對比學習中應用infonce損失函數，配置圖卷積網絡（gcn）或圖注意網絡（gat）進行表征學習；
8、將預訓練得到的圖編碼器的參數應用于下游節點分類任務，用于輸出節點分類結果。
9、更進一步地，對圖g(v,a)進行社區結構檢測采用lou-vain方法，包括以下步驟：
10、初始化階段，將每個節點單獨分配到不同的社區中，每個節點構成初始社區；
11、局部移動階段，對任一節點i，計算其移動到鄰居節點j所在社區后模塊度變化δq，若δq>0，則將節點i移到節點j所在社區；
12、合并階段，將產生的社區視作單一節點來構建新圖，并重復上述步驟；
13、使用評估計算式評估社區劃分效果，評估計算式為：
14、，其中，aij表示節點i與節點j間的邊連接狀態，ki和ji為節點的度，m為圖中的總邊數，而δ(ci,cj)為kronecker?delta函數，僅在節點i和節點j屬于同一社區時取1。
15、更進一步地，使用社區采樣器從識別出的社區中提取具有代表性的子圖包括以下步驟：
16、選擇每個社區中度數最高的節點作為起始點，用于確保子圖初始特征包含社區的關鍵節點；
17、使用蒙特卡洛樹搜索（mcts），逐步選擇與當前子圖連接效益最高的鄰居節點，并將鄰居節點加入子圖，用于節點的擴展；
18、定期在擴展的過程中評估子圖的代表性，通過計算覆蓋社區核心節點的比例來調整采樣策略；
19、在蒙特卡洛樹搜索（mcts）中模擬多種探索路徑以找到最佳節點集，根據探索路徑更新采樣方案，用于確定子圖的樣本質量。
20、更進一步地，構建圖編碼器的步驟包括：
21、特征初始化，對節點進行初始特征賦值，賦值包括節點的標簽和/或度數向量；
22、圖卷積傳遞，在圖卷積網絡（gcn）中，使用標準化鄰接矩陣進行特征傳遞與聚合，特征傳遞的計算式為：
23、，其中，為含自環的鄰接矩陣，為節點度的對角矩陣，σ為激活函數，h(l)為第l層的表示，w(l)為第l層可學習的權重矩陣；
24、通過圖注意網絡（gat）中的多頭注意力機制，計算節點間的注意力系數，用于實現精確的特征加權聚合，注意力系數的計算式為：
25、，其中，a為自學習的注意力向量，∥表示向量連接操作，at為注意力向量?a的轉置，n(i)為節點i的鄰居節點集合,k為n(i)中的一個節點，whi表示將節點i?的特征向量?hi?通過權重矩陣w進行線性變換，得到一個新的特征向量，whk表示將節點k的特征向量hk通過權重矩陣w?進行線性變換，得到另一個新的特征向量。
26、更進一步地，使用社區采樣器從識別出的社區中提取具有代表性的子圖還包括以下步驟：
27、引入節點活躍度指標，優先選擇活躍度高且連接密集度深的節點，用于提升子圖的代表性；
28、在加入新節點時，檢查并過濾掉邊緣或孤立的低連接度節點，用于維持子圖的結構完整性；
29、當采樣策略未達到預期效果時，啟用回溯機制重采樣部分社區節點，用于確保最終的子圖的質量。
30、更進一步地，在對比學習中應用infonce損失函數的步驟包括：
31、為每個目標樣本生成相應的正樣本及負樣本，正樣本來自于同一社區，負樣本從其他社區隨機采樣；
32、采用infonce損失計算正樣本及負樣本之間的相似性差異，用于最大化正樣本相似度并最小化負樣本相似度，相似性差異的計算方式為：
33、，其中sim表示相似度函數，采用點積或余弦相似度，zi為目標樣本的表示，zj+和zj-分別表示正樣本及負樣本；
34、使用梯度下降法根據損失值對圖編碼器的參數進行更新調整，用于確保嵌入空間中不同社區具有區分度。
35、更進一步地，將預訓練得到的圖編碼器的參數應用于下游節點分類任務的步驟包括：
36、設計基于全連接層的軟分類器，輸入節點嵌入特征，輸出節點類別概率，用于構建分類器；
37、應用交叉熵損失函數訓練分類器，對節點實際類別與預測結果間誤差進行最小化，用于訓練與優化分類器；
38、通過模型在驗證集上的準確率和f1分數評估分類器性能，并進行參數調優，用于分類精度評估分類器。
39、更進一步地，infonce損失函數的優化采用增強負樣本挖掘策略，以識別和使用與正樣本具有高相似度的負樣本，用于提升對比學習效果。
40、更進一步地，圖編碼器的構建和節點分類中利用可配置的超參數設置，允許用戶在學習率、網絡層數和激活函數類型方面進行微調，用于適應不同數據集的詳細特征。
41、另一方面，提供一種基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練系統，用于實現如上的基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，預訓練系統包括：
42、社區檢測模塊，用于對輸入圖進行社區檢測以識別社區結構；...
【技術保護點】
1.一種基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，其特征在于，所述預訓練方法包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，其特征在于，所述對所述圖G(V,A)進行社區結構檢測采用Lou-vain方法，包括以下步驟：
3.如權利要求1所述的基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，其特征在于，所述使用社區采樣器從識別出的所述社區中提取具有代表性的子圖包括以下步驟：
4.如權利要求1所述的基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，其特征在于，所述構建圖編碼器的步驟包括：
5.如權利要求3所述的基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，其特征在于，所述使用社區采樣器從識別出的所述社區中提取具有代表性的子圖還包括以下步驟：
6.如權利要求1所述的基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，其特征在于，所述在所述對比學習中應用InfoNCE損失函數的步驟包括：
7.如權利要求1所述的基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，其特征在于，所述將預訓練得到的所述圖編碼器的參數應用于下游節點分類任務的步驟包
8.如權利要求6所述的基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，其特征在于，所述InfoNCE損失函數的優化采用增強負樣本挖掘策略，以識別和使用與所述正樣本具有高相似度的所述負樣本，用于提升對比學習效果。
9.如權利要求1所述的基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，其特征在于，所述圖編碼器的構建和節點分類中利用可配置的超參數設置，允許用戶在學習率、網絡層數和激活函數類型方面進行微調，用于適應不同數據集的詳細特征。
10.一種基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練系統，其特征在于，所述預訓練系統用于實現如權利要求1至9任一項所述的基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，所述預訓練系統包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，其特征在于，所述預訓練方法包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，其特征在于，所述對所述圖g(v,a)進行社區結構檢測采用lou-vain方法，包括以下步驟：
3.如權利要求1所述的基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，其特征在于，所述使用社區采樣器從識別出的所述社區中提取具有代表性的子圖包括以下步驟：
4.如權利要求1所述的基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，其特征在于，所述構建圖編碼器的步驟包括：
5.如權利要求3所述的基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，其特征在于，所述使用社區采樣器從識別出的所述社區中提取具有代表性的子圖還包括以下步驟：
6.如權利要求1所述的基于社區結構共性的圖神經網絡預訓練方法，其特征在于，所述在所述對比學習中應用info...
【專利技術屬性】
技術研發人員：黃振華，周文浩，江一航，萬明達，賈兆紅，呂琳媛，馬韻潔，
申請(專利權)人：安徽大學，
類型：發明
國別省市：
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