ICLR 2020 | 图表示的预训练策略

©PaperWeekly 原创 · 作者｜张笑

单位｜成都数联铭品

研究方向｜图表示和知识挖掘

背景

在图像和自然语言处理领域，预训练和微调的模式取得较大成功，图表示模型的预训练方法还在起步阶段，其不仅需要增加前置的任务，同时还需要专业知识选择出与下游任务相关性强的样本和任务，再进行训练。否则很有可能出现反效果（类比于原始 BERT，NSP 任务实质上效果有限）。

动机

这篇论文考察的是生物化学领域，再具体点是分子结构和蛋白质结构。分子、蛋白质较容易获得独立的结构，同时它们都是限个小元素的排列组合而成，并且每个子结构的研究也比较丰富，比如元素周期表，化学键，蛋白质的多肽结构，子结构的初级功能也有一定的研究（分子的性质，合成分子性质的假设实验，蛋白质控制细胞凋亡和增殖等），有较丰富的整图级的预训练任务。

需要说明的是，本文的样本是多个独立的小结构，不同于社交网络或者用户-商品这类图谱（连通网络非常大）。所以对后者，仍然需要重新设计抽取小结构以及设置小结构任务的方案。针对这篇文章，下文将 graph-level 称为整图级。

本文主要工作在设计节点级别的预训练方案，补充整图级别预训练策略；实验发现，两类策略分开进行预训练，对下游任务的提升有限，甚至有时会起到反效果。

直观来说，作者想让节点的编码可以根据类别分开（类比原子的种类），同时不同功能的整图编码（整图中各节点编码的聚合 pooling）也能够分开， 即达到上图 的效果。

框架

3.1 准备知识

图上的监督学习：令图  ，  和  分别表示节点 v 和边  上的特征属性。给定一系列图  和对应的标签  . 图水平的监督学习是学习图的向量表示  ，然后进行整图的标签预测，即  .

GNNs：对每个节点，记为目标节点 v，通过聚合 v 的所有邻居节点和相应的边的表示，迭代生成 v 的表示向量。

其中  为节点 v 的第 k 词迭代得到的表示向量，  表示节点 v 的邻居集合，  .

图表示学习：为了得到全图 G 的表示向量  ，需要一个池化函数 readout：

3.2 图神经网络预训练策略

3.2.1 节点级预训练：使用无标签的数据，自监督学习特定领域的知识/规则，包括上下文预测和属性遮掩

上下文预测：

（1）首先会选中一个中心节点，出于 GNN 的原理，K 层网络代表着中心节点可以吸收到不超过 K hop 的节点信息，选取中心节点的 K hop ego-network 为邻居；对于中心节点，选择   到  hop之间的部分作为上下文。具体构造应该是   网络除去   网络部分。选择   ，则邻居和上下文存在重叠部分，称为上下文锚定节点，见 figure 2(a) 中绿色节点。

（2）由于图结构的组合特性（不同原子和不同连接方式，不像 NLP 中预测上下文是从固定词表里选择的），故这里引入一个 context GNN，用来编码被切割开的上下文子图，然后将锚定节点编码（固定长度的向量）进行平均，作为上下文向量，然后与中心节点的编码做内积。见 figure 2(a).

（3）对图 G 中的节点 v，对应的上下文向量记为   . 上下文预测的目标是一个二分类问题，即一个特定的邻居和一个特定的上下文编码是否属于同一个节点，采用 negative sampling 方式进行训练： 

属性遮掩：

通过学习图结构中节点或边的属性分布规律，来捕获领域知识。类似于 BERT 中的完形填空模式，在分子图中可以遮掩掉某些原子然后去预测这些原子是什么（获取简单的化学领域知识），也可以遮掩掉边（使用边两段的端点编码均值作为边的向量，预测边属性，获取分子构成的基本规则）。

3.2.2 整图级性质预测

由于整图级表示   直接用于下游预测任务的微调，因此希望直接将特定领域信息编码进  中。对于分子和蛋白质，有比较多的已观测的属性，且它们组成的结构和相应的规则比较固定。所以整图级的预训练任务非常多，于是整图级的性质预测问题，即是一个多任务分类问题。

然而不是所有的预训练任务都对下游的任务有效，甚至会产生负迁移现象。作者认为，一方面，不是所有预训练任务与下游任务相关（需要领域专家进行任务选择）；另一方面只采用整图级的预训练，会造成单个节点编码的分布不清晰现象，从而造成负面影响，故这里提出先做节点级的预训练，再做整图级的预训练。

作者通过实验，说明先进行节点级的预训练任务，再进行整图级的预测任务，就可以不需要挑选样本和任务，使得下游任务取得较好结果。

思考

（1）经典的 deep walk、node2vec、line、Deep Graph Infomax 等，均是在节点级别上进行编码，目标通常是预测节点属性或者链路预测，这样的编码在处理整图级别任务往往不是最优的；文章中阐述了，只使用整图级编码预训练，又会受节点编码区分不明显而限制模型效果。所以两者需要结合，可以类比 bert 的思想，填空是为了预测词，NSP 是整句的主题预测，即不仅考虑单词的语义，还要考虑句子的语义。

（2）对于其他网络如何抽取子结构及设计预训练任务？

整图级预训练任务需要结合具体场景提出，这对领域知识要求很高，且需要长时间的积累。

对于社交网络这种，大概率会是一个超大的连通网络，没有分割好的子结构。每个节点都取 ego-network 的话，差异都会非常明显，同时可能存在一些噪音数据（骚扰电话），所以在 ego 网络里进行一定的筛选，不仅可以提取关键的网络结构（需要模型关心的结构），而且将子图结构规整到一定程度的话，可以方便设计深度学习模型。

现有代表性的抽取结构方案：

1）DS-CAE

该方法是对每一个节点，生成它的 K 邻居子图，形成上面两幅图（c）。其中节点需要一个指标衡量排序，可选择 pagerank，且在一阶邻居个数少于 K 时，会选择二阶邻居，以此类推。每个节点 K 邻域还要根据 pagerank 值进行从大到小排序，从左到右排列。

接着再引入一个超参数H，代表树的深度，见上图最左边即为 K=3，H=3 的情形。此时“卷积”可以认为是每个节点 K 邻居那个样子（图中虚线椭圆画出的样子），移动的顺序是在树上从上到下，从左到右。这种方式跟标准的 CNN 很像了。

2）graph-bert

仍然是基于 pagerank 矩阵：

其中   , A 是邻接矩阵，D 是对角阵，元素为 A 的每行的和   . 此时 S(i,j) 表示第 i 个节点对 j 节点的亲密分。设置两个参数   和 t，分别表示亲密分数的下限和选取最大的 t 个节点作为邻居（邻居数长短不一），以此得到 i 节点的上下文节点序列，随后采用 transformer 进行建模。注意，与第一种方法不同的是，这里存在一些节点，满足条件的邻居个数少于 t 个，但不需要进行补齐。

跟 bert 一样，graph-bert 给序列中的每个节点要增加位置编码，记录绝对位置（全局算了一个分值进行排序）、相对位置（根据 S 进行抽取的序列排序，同 bert 中的位置编码）、以 hop 为基础的相对位置（距离中心节点跳数的排序），但是它使用的位置信息，不能够帮助从序列重构出子图，或者说位置信息有些缺失。

（3）抽取网络结构和网络结构特征提取

1）图 G 的数据序列化：

1~通过统计 G 中每一个节点的度，将节点从大到小排序，得到 sorted_nodes_set.

2~根据 sorted_nodes_set 和 G 中连接情况，生成一个辅助连接情况 auxiliary_link_set

def generate_auxiliary_link_set(G, sorted_nodes_set)
    auxiliary_link_set = []
    for k, node in enumerate(sorted_nodes_set):
        neighbor_of_nodes = G.neighbor(node)
        tmp = []
        for neighbor_of_node in neighbor_of_nodes:
            idx = sorted_nodes_set.index(neighbor_of_node)
            if idx < k:
                tmp.append(idx)
        auxiliary_link_set.append([tmp, len(neightbor)-len(tmp)])
    return auxilary_link_set

2）假设一张大的网络 G，对任意 G 中的节点 v，可以取 v 的 K 度 ego-network，记作. 于是对该中心子图执行数据序列化计算，得到对应的 sorted_nodes_set和auxiliary_link_set

3）根据 auxiliary_link_set 构造 mask 矩阵，而后在 sorted_nodes_set 序列上进行 transformer

变形一：可以考虑对 ego-network 进行剪枝，可以选择根据边的权重或者节点权重限制图谱的规模，也可以根据边或者节点属性等控制保留那些结构，以此生成一个点对应的多个子图结构。

变形二：在图序列化的部分，将中心节点放在根节点，生成相应的排序和辅助集合。

变形三：transformer 的时候，先根据 sorted_nodes_set 的顺序和 auxiliary_link_set，生成相应的位置编码，然后节点编码+位置编码放入另一个 transformer 里。

示例

▲ 辅助连接中第i个元素，第一位的表示与 sorted_nodes_set[i] 相连，并且在 sorted_nodes_set 中排在 i 的元素索引，第二位表示 sorted_nodes_set[i] 的度数减去第一位集合的大小。第二位元素可以认为是定义了图的层次,这个层次信息作为一类位置编码信息，进入 transformer block.

▲ 整体模型框架，先把层级位置编码+相对位置编码送入一个 transformer 模块，其中使用到的 Mask 矩阵由辅助连接变量构造，控制遍历图的层级顺序。

▲ 根据示例图 1 中的 mask 矩阵，我们需要将位置编码顺序逆转，然后 attention 时使用 mask，可以看到这是一种自回归的编码方式，辅以层次编码，自底向上的扫描网络；同理，可以将 mask 转置，采用自顶而下的方式扫描网络。

另外，由于已经引入了层级编码，那么使用 transformer 编码器结构，同样可以。（总之就是缝合怪）

（4）图级别任务

在子图匹配中，常将图中的节点进行排序，同时生成一个结构辅助集合，节点排序和结构辅助集合可以复原原来的图结构。可以通过辅助结构训练位置编码，然后利用这个位置编码+节点排序序列放入 bert 等进行预训练。

参考文献

[1] Strateyies For Pre-training Graph Neural Networks

[2] Graph-BERT : Only Attention is Needed for Learning Graph Representations

[3] Multi-Stage Self-Supervised Learning for Graph Convolutional Networks

[4] GResNet : Graph Resdual Network For Reviving Deep GNNS From Suspened Animation

[5] Depth-based subgraph convolutional auto-encoder for network representation learning

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