Graph Neural Network (графовая нейросеть) — модель, которая обрабатывает данные в виде графа, обновляя представления узлов через связи и структуру графа.
Определение
Graph Neural Network (GNN) — это класс моделей, работающих с данными, представленными графами: узлами и рёбрами. Графы отражают реальные структуры: социальные сети, транспортные сети, молекулы, организационные связи, зависимые компоненты кода.
GNN обновляет представления узлов путём агрегации информации от соседей и собственной истории. Итоговое состояние узла формирует его контекст в структуре графа, что делает модель способной выявлять зависимости, которые не представлены линейной последовательностью.
Как работает
Основной механизм GNN — message passing: обмен сообщениями между узлами. Каждый узел получает информацию от своих соседей и обновляет своё представление в несколько шагов.
- инициализация: каждому узлу назначается начальный вектор признаков;
- агрегация: каждый узел собирает признаки соседей;
- обновление: применяется функция, объединяющая собственное состояние и агрегированную информацию;
- итерации: процесс повторяется несколько кругов, пока представления не стабилизируются;
- pooling: модель формирует финальное представление графа или конкретных узлов.
Существуют разные типы GNN в зависимости от способа агрегации и обновления:
- GCN — агрегирование через нормализованную сумму соседей;
- GAT — использование механизма внимания для взвешивания соседей;
- GraphSAGE — выборка и агрегация соседей динамическими функциями;
- MPNN — универсальные схемы message passing с обучаемыми функциями.
Где применяется
- Социальные сети: анализ связей, выявление групп, рекомендации.
- Химические структуры: моделирование молекул, прогноз реакций.
- Кодовые базы: анализ зависимостей между файлами и функциями.
- Инфраструктура: сети устройств, маршруты, оптимизация топологий.
- Рекомендации: графы взаимодействий пользователей и объектов.
- Безопасность: обнаружение аномалий в сетевой активности.
- Финансы: графы транзакций, фрод-мониторинг.
- IR-системы: уточнение структурных связей между документами.
Практические примеры использования
В анализе социальных сетей GNN обрабатывают структуру друзей, подписок и взаимодействий, предсказывая интересы пользователей и находя скрытые сообщества.
В биоинформатике графовые модели прогнозируют свойства молекул: каждый атом — узел, связи — рёбра. GNN изучает химическую структуру и выводит молекулярные свойства.
В разработке ПО GNN помогает анализировать графы вызовов функций и импортов. Это упрощает рефакторинг и обнаружение критически связанных участков кода.
В фрод-мониторинге графы транзакций позволяют выявлять подозрительные цепочки: GNN переносит информацию через связи и выявляет нетипичные паттерны.
В рекомендательных системах GNN анализирует графы взаимодействий между пользователями и объектами, улучшая точность персонализации.
Преимущества и ограничения
- Плюс: способность учитывать структуру связей, а не только признаки.
- Плюс: высокая выразительность для сложных структур.
- Плюс: подходит для широкого диапазона задач — от химии до анализа сетей.
- Плюс: расширяемость за счёт разных типов агрегации.
- Минус: чувствительность к качеству графа.
- Минус: высокая стоимость обработки при большом числе рёбер.
- Минус: сложность обучения на динамических графах.
- Минус: риск oversmoothing при большом числе итераций обновления.
Связанные термины
- Graph embeddings
- Message passing
- GAT
- GCN
- GraphSAGE
- Relational learning
- Vector search