论文信息

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paper name:《Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks》
中文简称：关系图卷积网络
原文链接：https://arxiv.org/abs/1703.06103
源码链接：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/tkipf/relational-gcn
来源：ESWC ， University of Amsterdam
年限：2018
推荐原因：异构图经典必读模型，baseline
笔记记录时间：2022年8月2日
博客公开笔记时间：2023年2月24日

论文要点快览

驱动数据任务:实体分类，链路预测
核心要点：考虑不同关系对节点的影响，提出了一种异构图中多关系融合的方法，解决了GCN未考虑节点类型的局限性。
做法简述：把每一种关系下的图看成同构图，将多关系图转化为多个同构图特征聚合的问题。也就是不同关系（也就是边）分别做特征融合，然后叠加处理，以此更新节点特征。
应用场景：基于节点同构及边异构（注：这里异构边仅是类型，包括特征）的Graph learning 场景
论文主要贡献点：前面提到的核心要点，此外RGCN还提出了参数共享及稀疏化约束的trick
与GCN的对比：
- GCN为同构节点同构边，RGCN为同构节点异构边。
- GCN中边的权重矩阵来源于度矩阵D及邻接矩阵A求，RGCN中边的权重矩阵是可学习的/自学。
局限性：
- 最主要的局限：未考虑不同的关系之间可能存在相互作用，RGCN把每种关系看成一个同构图，独立学习，最后才做特征融合
- 无法处理动态图：RGCN只能处理图中的静态部分，即在图结构不变的情况下进行训练和推理，无法处理动态图问题。
- 只能处理节点含特征的情况
- 当关系类型增多，模型复杂度较大

论文内容介绍

背景任务

在这里插入图片描述注：虽然上面RGCN论文面向的任务只有两个，一个是节点分类（实体分类），另外一个是边任务(链路预测)。但是它实际上也可以用来做图分类，图分类基本上模型都可以做（相当于在学习图之后，加一个ReadOut层就好）。

节点分类任务：通过RGCN之后得到每个节点的embedding，接着使用softmax分类器对每个节点进行分类即可。
边预测任务：论文中用的DisMult的方法：上面PPT中的f(s,r,o),其中 $e_{s}$ 和 $e_{o}$ 是使用R-GCN学习到的实体嵌入， $R_{r}$ 是关系r对应的对角矩阵（可学习参数）
实际上可以简单理解为：首先通过RGCN得到节点的特征，其次通过节点特征间接生成边的特征（比如拼接，编码器映射等），用一个回归器来对生成的特征进行打分。以此判断该边是否存在。这是链路预测或者说边特征任务中常见的做法，比如TranSE, 计算三元组（s,r,o）得到评分score.【s源节点，r可能的连接，o目标节点】
虽然论文中只介绍DisMult，但时作者开源代码实际上还用了其他的方式：
图分类任务：经过RGCN之后通过一个ReadOut层生成Graph embedding，利用softmax分类器就可以实现图分类。

RGCN Conv的介绍

在这里插入图片描述从上面公式来看，RGCN conv双层循环遍历，遍历每一种关系下，叠加每一个点的邻居点的特征进行融合，最后加上一层的中心节点特征，经过一个激活函数输出作为中心节点的输出特征，其中W为维度转换矩阵，也就是模型参数。

实际上就是将每一种边类型（关系）【这里还包括自环，把自环看成一种关系】下的图看作同构图（值得注意：正向、反向在论文中也是不同类型哦），在每种同构图下进行特征融合。也就是对于每一种关系的邻居引入不同的权重参数，分别对属于同一关系类型的邻居聚合之后，在进行一次总的聚合。

根据上面的介绍，我们可以知道，当关系大量增加时，所需要的权重参数就会越多，这样子RGCN的模型参数量那是顶顶的高啊！而且不同关系的节点数量时不一样的，对于不常见的关系而言，其权重参数对应学习的数据就会非常少，这样子数据少，参数多就可能会导致过拟合。

所以RGCN作者针对上面的情况提出了两种正则化的方法：

权值共享（基函数分解）：基函数分解通过共享转化矩阵参数来降低参数量。其可以看作是不同关系类型之间权重共享的一种方式。可以减轻稀有关系（rare relations）数据的过拟合问题，因为稀有关系和更频繁的关系之间共享参数更新。
稀疏化约束（块分解）：块分解可以看作是对每个关系类型的权值矩阵的稀疏约束，其核心在于潜在的特征可以被分解成一组变量，这些变量在组内的耦合比在组间的耦合更紧密。块分解通过将大参数量的权重矩阵W转化未小矩阵的拼接，保证W矩阵的稀疏性。

RGCN的trick

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论文实验结果

实体分类

实体分类的数据集有：
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对应的效果：

链路预测

链路预测的数据集有：
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对应的实验结果为：
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评价及总结

综上所述，RGCN适用于处理多边类型（不包括多元边特征，可以包含，但你没有办法直接利用）的静态图数据，能够提供精确的预测结果，但是对于动态图和多关系图的处理存在一定的局限性。值得关注其正则化的训练技巧，是很多模型也会用到的trick.

这里汇总一下别人训练的提问

提问1：RGCN可以用于大图吗?
Ry答：当然可以。比如ICDM 2022 : 大规模电商图上的风险商品检测，【比赛链接，可以拿这个练手RGCN】官方给出的baseline就是RGCN。而且据本人测试，在上面任务上不做任何处理时，RGCN的效果甚至比RGAT、HAN等模型的效果好。而且pyg和dgl等框架可以很好对大图进行采样训练。当然RGCN在训练大图时还是需要考虑大图的实际情况的来选择的。

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