آشنایی با شبکه‌های عصبی مبتنی بر گراف (Graph Neural Networks)

شبکه‌های عصبی مبتنی بر گراف می‌توانند از معماری‌های مختلفی تشکیل شوند، از جمله شبکه‌های بازگشتی، شبکه‌های پیچشی و شبکه‌های ترکیبی از این دو. همچنین، این شبکه‌ها می‌توانند برای مسائلی مانند دسته‌بندی، پیش‌بینی و توصیف استفاده شوند. با توجه به قابلیت‌های این شبکه‌ها برای پردازش داده‌های جهت‌دار انتظار می‌رود که استفاده از آن‌ها در آینده به طور گسترده‌تری در کاربردهای مختلفی مانند تحلیل شبکه‌های اجتماعی، پردازش زبان طبیعی و شناسایی الگوهای پیچیده در داده‌ها به کار گرفته شود.

معماری شبکه‌های عصبی مبتنی بر گراف

معماری شبکه‌های عصبی مبتنی بر گراف بستگی به نوع مسئله و داده‌های ورودی دارد. با این حال، معماری‌های مختلفی برای این شبکه‌ها وجود دارد که در زیر به برخی از آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• شبکه‌های عصبی بازگشتی گرافی (Graph Recurrent Neural Networks): این شبکه‌ها برای پردازش داده‌های گرافی به‌کار می‌روند و ویژگی‌های هر گره را به‌روزرسانی می‌کنند. در این شبکه‌ها، هر گره با یک بردار ویژگی مشخص می‌شود و با استفاده از لایه بازگشتی، ویژگی‌های هر گره به صورت پویا و با توجه به ویژگی‌های گره‌های همجوار به‌روزرسانی می‌شود.
• شبکه‌های پیچشی گرافی (Graph Convolutional Networks): این شبکه‌ها برای پردازش داده‌های گرافی و تشخیص الگوهای موجود در گراف‌ها به‌کار می‌روند. در این شبکه‌ها، به جای استفاده از ماتریس وزن‌های ثابت، از یک ماتریس وزن برای هر گره در گراف استفاده می‌شود که این ماتریس وزن با استفاده از فاصله گره‌های همجوار محاسبه می‌شود.
• شبکه‌های توجه گرافی (Graph Attention Networks): این شبکه‌ها برای پردازش داده‌های گرافی و توجه به بخش‌های مهم گراف به‌کار می‌روند. در این شبکه‌ها، با استفاده از لایه توجه، بخش‌های مهم گراف شناسایی شده و ویژگی‌های هر گره بر اساس اهمیت آن‌ها به‌روز می‌شود.
• شبکه‌های گرافی خودرمزگذار (Graph Autoencoders): این شبکه‌ها برای کاهش ابعاد داده‌های گرافی و استخراج ویژگی‌های مهم آن‌ها به‌کار می‌روند. در این شبکه‌ها، با استفاده از لایه‌های رمزگذار و‌ رمزگشایی، داده‌های ورودی به فضای ویژگی‌های کمتری نگاشت می‌شود و سپس با استفاده از لایه‌های بازسازی، داده‌های کاهش‌یافته بازسازی می‌شوند.

با توجه به اینکه داده‌های گرافی در بسیاری از مسائل پیچیده و دشوار هستند، استفاده از شبکه‌های عصبی مبتنی بر گراف می‌تواند به طور قابل توجهی به بهبود کارایی و دقت مدل‌های پردازش داده مانند تحلیل شبکه‌های اجتماعی، پردازش زبان طبیعی، تشخیص الگوهای پیچیده در داده‌ها و غیره کمک کند.

مثالی از کاربرد شبکه‌های عصبی مبتنی بر گراف در تحلیل شبکه‌های اجتماعی

یکی از کاربردهای مهم شبکه‌های عصبی مبتنی بر گراف، تحلیل شبکه‌های اجتماعی است. در این مورد، می‌توان از شبکه‌های عصبی مبتنی بر گراف برای پیش‌بینی رفتار افراد در شبکه‌های اجتماعی و همچنین شناسایی الگوهای پیچیده در این شبکه‌ها استفاده کرد.

به عنوان مثال، می‌توان از یک شبکه‌ عصبی مبتنی بر گراف برای پیش‌بینی احتمال اینکه یک کاربر در یک شبکه‌ اجتماعی معین مطلبی را لایک کند یا نکند، استفاده کرد. در این حالت، گره‌های شبکه، کاربران شبکه اجتماعی هستند که با ویژگی‌هایی مانند تعداد دوستان، تعداد پست‌های قبلی، تعداد لایک‌ها و ... مشخص می‌شوند. همچنین، ارتباطات بین کاربران نیز به صورت یال‌های گراف در نظر گرفته می‌شوند که نشان‌دهنده‌ دنبال کردن یک کاربر به دیگر کاربر است.

در این شبکه، با استفاده از لایه‌های شبکه عصبی، ویژگی‌های هر کاربر به صورت پویا و با توجه به ویژگی‌های کاربران همجوار به‌روزرسانی می‌شود. سپس با استفاده از لایه‌های بازگشتی، این ویژگی‌ها به صورت ترتیبی آماده‌سازی می‌شوند و در نهایت با استفاده از لایه خروجی، احتمال لایک کردن یک پست برای هر کاربر پیش‌بینی می‌شود.

با استفاده از این شبکه، می‌توان به دقت بالاتری در پیش‌بینی رفتار کاربران در شبکه‌های اجتماعی دست یافت و همچنین الگوهای پیچیده‌تری را در این شبکه‌ها شناسایی کرد. برای پیاده‌سازی مثال بالا، ابتدا باید داده‌های شبکه اجتماعی را بارگیری و پیش‌پردازش کرد. سپس، یک شبکه عصبی مبتنی بر گراف برای پیش‌بینی رفتار کاربران در شبکه اجتماعی آموزش داده می‌شود.

یک روش پیاده‌سازی این شبکه، استفاده از کتابخانه PyTorch Geometric است. این کتابخانه به طور خاص برای پردازش داده‌های گرافی طراحی شده است و امکان پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی مبتنی بر گراف را فراهم می‌کند. در کد زیر، یک شبکه عصبی مبتنی بر گراف برای پیش‌بینی رفتار کاربران در شبکه اجتماعی پیاده‌سازی شده است:

import torch

import torch.nn as nn

import torch.nn.functional as F

from torch_geometric.nn import GCNConv, RNN, global_mean_pool

class GraphNetwork(nn.Module):

    def __init__(self, num_features, hidden_size, num_classes):

        super(GraphNetwork, self).__init__()

        self.conv1 = GCNConv(num_features, hidden_size)

        self.rnn = RNN(hidden_size, hidden_size)

        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x, edge_index):

        x = F.relu(self.conv1(x, edge_index))

        x = self.rnn(x)

        x = global_mean_pool(x, torch.zeros(x.size(0), dtype=torch.long))

        x = self.fc(x)

        return torch.sigmoid(x)

در این شبکه، از دو لایه GCNConv و RNN برای پردازش ویژگی‌های گره‌ها استفاده شده است. همچنین از لایه global_mean_pool برای تجمیع ویژگی‌های گره‌ها و تبدیل آن‌ها به یک بردار ویژگی نهایی استفاده شده است. در نهایت، با استفاده از یک لایه خطی، احتمال لایک کردن یک پست برای هر کاربر پیش‌بینی می‌شود.

برای آموزش این شبکه، باید داده‌های شبکه اجتماعی را به شکل یک گراف و ویژگی‌های هر گره را به شکل یک بردار ویژگی به شبکه وارد کرد. سپس با استفاده از تابع خطای مناسب، مانند تابع باینری کراسانتروپی، شبکه آموزش داده می‌شود.

نحوه دانلود داده‌های شبکه اجتماعی

دانلود داده‌های شبکه اجتماعی ممکن است به دلایل مختلفی از جمله حجم بالا و پیچیدگی ساختاری، چالش برانگیز باشد. در اینجا یک روش ساده برای بارگیری داده‌های شبکه اجتماعی با استفاده از کتابخانه NetworkX را شرح می‌دهیم:

1. دانلود داده‌های شبکه اجتماعی: ابتدا باید داده‌های شبکه اجتماعی را از منبع خود بارگیری کنید. برای مثال، اگر داده‌های شبکه اجتماعی در یک فایل CSV قرار دارند، می‌توانید از کتابخانه Pandas برای بارگیری این فایل استفاده کنید:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('social_network.csv')

2. تبدیل داده‌ها به یک گراف: سپس، باید داده‌ها را به یک گراف تبدیل کنید. برای مثال، اگر داده‌ها شامل دو ستون source و target هستند که نشان‌دهنده ارتباطات بین کاربران هستند، می‌توانید از کتابخانه NetworkX برای ساخت گراف استفاده کنید:

import networkx as nx

G = nx.from_pandas_edgelist(df, 'source', 'target')

3. اضافه کردن ویژگی‌ها به گراف: بعد از ساخت گراف، می‌توانید ویژگی‌های هر گره را به گراف اضافه کنید. برای مثال، اگر ویژگی‌های هر کاربر شامل تعداد دوستان، تعداد پست‌های قبلی و تعداد لایک‌ها هستند، می‌توانید این ویژگی‌ها را به عنوان ویژگی‌های گره‌ها در گراف اضافه کنید:

node_features = {'user1': [10, 5, 20], 'user2': [20, 10, 30], ...}

for node, features in node_features.items():

    G.nodes[node]['features'] = features

4. تبدیل گراف به داده‌هایی قابل استفاده در شبکه عصبی: در نهایت، باید گراف را به داده‌هایی تبدیل کنید که قابل استفاده در شبکه عصبی باشند. برای مثال، می‌توانید از کتابخانه PyTorch Geometric برای تبدیل گراف به یک داده قابل استفاده در شبکه عصبی استفاده کنید:

from torch_geometric.data import Data

import numpy as np

edge_index = np.array(G.edges()).T  # convert edge list to edge index

x = []

for node in G.nodes():

    x.append(G.nodes[node]['features'])

x = np.array(x)

y = np.array([1 if G.nodes[node]['like'] else 0 for node in G.nodes()])  # target labels

data = Data(x=torch.tensor(x, dtype=torch.float), y=torch.tensor(y, dtype=torch.float), edge_index=torch.tensor(edge_index, dtype=torch.long))

روش‌های دیگری برای دانلود داده‌های شبکه اجتماعی

می‌توان از کتابخانه‌های دیگری مانند DGL سرنام Deep Graph Library ، Snap.py و Neo4j استفاده کرد. کتابخانه DGL از یک روش مبتنی بر تبدیل داده‌های گرافی به داده‌های آرایه‌ای (GraphSAGE) برای دانلود داده‌های شبکه اجتماعی پشتیبانی می‌کند. با استفاده از این روش، ویژگی‌های گره‌ها توسط یک شبکه عصبی پیش‌بینی می‌شوند و سپس برای هر گره، یک بردار ویژگی تولید می‌شود.

کتابخانه Snap.py برای پردازش داده‌های گرافی به کار می‌رود و از یک ساختار داده‌ای به نام SNAP استفاده می‌کند. با استفاده از این کتابخانه، می‌توانید داده‌های شبکه اجتماعی را بارگیری کرده و پردازش کنید.

کتابخانه Neo4j نیز یک پایگاه داده گرافی است که از زبان Cypher برای پرس‌وجوی داده‌های گرافی استفاده می‌کند. با استفاده از این کتابخانه، می‌توانید داده‌های شبکه اجتماعی را در پایگاه داده Neo4j ذخیره کرده و به روش‌های پیش‌بینی و تحلیل داده‌های گرافی دسترسی پیدا کنید.

مزایا و معایب هر یک از کتابخانه‌های دانلود داده‌های شبکه اجتماعی

برخی از مزایا و معایب دانلود این داده‌ها به شرح زیر است:

دانلود با استفاده از کتابخانه NetworkX:

مزایا:

• روش ساده و قابل فهم است.
• قابلیت افزودن ویژگی‌های گره‌ها و یال‌ها به گراف وجود دارد.
• قابلیت تبدیل گراف به داده‌های قابل استفاده در شبکه عصبی با استفاده از کتابخانه PyTorch Geometric وجود دارد.

معایب:

• برای داده‌های بزرگ، کارایی روش پایین است.
• نیاز به تبدیل داده‌های گرافی به داده‌های قابل استفاده در شبکه عصبی وجود دارد.

دانلود با استفاده از کتابخانه DGL:

مزایا:

• قابلیت پردازش کلان داده‌ها را دارد.
• کارایی بالایی دارد.
• قابلیت تبدیل داده‌های گرافی به داده‌های آرایه‌ای وجود دارد.

معایب:

• برای داده‌های کوچک، کارایی روش پایین است.
• نیاز به پیاده‌سازی یک شبکه عصبی برای پیش‌بینی ویژگی‌های گره‌ها وجود دارد.

دانلود با استفاده از کتابخانه Snap.py:

مزایا:

• دارای کارایی بالا است.
• قابلیت پردازش داده‌های بزرگ وجود دارد.
• قابلیت پرسش و پردازش داده‌های گرافی با استفاده از زبان Cypher وجود دارد.

معایب:

• نیاز به یادگیری زبان Cypher برای پرسش و پردازش داده‌های گرافی وجود دارد.
• عدم قابلیت افزودن ویژگی‌های گره‌ها و یال‌ها به گراف.

دانلود با استفاده از کتابخانه Neo4j:

مزایا:

• دارای کارایی بالا است.
• قابلیت پرسش و پردازش داده‌های گرافی با استفاده از زبان Cypher وجود دارد.
• قابلیت ذخیره‌سازی ویژگی‌های گره‌ها و یال‌ها در پایگاه داده وجود دارد.

معایب:

• نیاز به یادگیری زبان Cypher برای پرسش و پردازش داده‌های گرافی وجود دارد.
• نیاز به پیاده‌سازی یک شبکه عصبی برای پیش‌بینی ویژگی‌های گره‌ها وجود دارد.

نحوه‌ پردازش داده‌های شبکه اجتماعی به چه صورتی است؟

پردازش داده‌های شبکه اجتماعی شامل یک سری فعالیت‌های محاسباتی است که برای تحلیل و استخراج اطلاعات از داده‌های گرافی شبکه‌های اجتماعی انجام می‌شود. در ادامه به برخی از این فعالیت‌ها اشاره می‌کنیم:

1.  پردازش گراف: در این مرحله، گراف شبکه اجتماعی در حافظه سیستم بارگیری شده و به صورت ساختار داده‌ای قابل استفاده در الگوریتم‌های پردازش گراف تبدیل می‌شود.
2. تحلیل شبکه: در این مرحله، ویژگی‌های شبکه اجتماعی مانند مرکزگرایی، ارتباط میان گره‌ها و غیره محاسبه می‌شود.
3.  شناسایی جامعه‌ها: در این مرحله، با استفاده از الگوریتم‌های شناسایی جامعه، گره‌های مرتبط با یکدیگر در گروه‌هایی با ساختار ویژه قرار می‌گیرند.
4.  پیش‌بینی ارتباطات: در این مرحله، با استفاده از الگوریتم‌های پیش‌بینی ارتباطات، سعی می‌شود تا ارتباطاتی که بین گره‌ها وجود ندارد، پیش‌بینی شوند.
5.  پیش‌بینی ویژگی‌های گره‌ها: در این مرحله، با استفاده از الگوریتم‌های پیش‌بینی ویژگی‌های گره‌ها، سعی می‌شود ویژگی‌هایی که برای گره‌ها در دسترس نیستند، پیش‌بینی شوند.
6. پردازش متن: در بسیاری از شبکه‌های اجتماعی، کاربران اطلاعات متنی را در قالب پست‌ها، نظرات و یا پیام‌ها به اشتراک می‌گذارند. در این مرحله، با استفاده از الگوریتم‌های پردازش متن، اطلاعات مفیدی از این داده‌های متنی استخراج می‌شود.
7.  پردازش تصویر و صوت: در برخی از شبکه‌های اجتماعی، کاربران اطلاعات تصویری و یا صوتی را به اشتراک می‌گذارند. در این مرحله، با استفاده از الگوریتم‌های پردازش تصویر و صوت، اطلاعات مفیدی از این داده‌های چندرسانه‌ای استخراج می‌شود.

آیا PyTorch Geometric برای پردازش داده‌های گرافی بهتر از کتابخانه‌های دیگر است؟

PyTorch Geometric یک کتابخانه قدرتمند برای پردازش داده‌های گرافی در PyTorch است و برای بسیاری از کاربردهای مرتبط با شبکه‌های عصبی گرافی مناسب است. این کتابخانه قابلیت پردازش داده‌های گرافی بزرگ و پیچیده را داراست و دارای ابزارهای متعددی است که برای پردازش داده‌های گرافی و استخراج ویژگی‌های گرافی مفید هستند. اما باید توجه داشت که PyTorch Geometric تنها یکی از کتابخانه‌هایی است که برای پردازش داده‌های گرافی در Python وجود دارند. کتابخانه‌های دیگری مانند DGL، NetworkX و Snap.py نیز برای پردازش داده‌های گرافی در Python قابل استفاده هستند و هر کدام از آن‌ها نقاط قوت و ضعف خود را دارند.

بنابراین، انتخاب کتابخانه مناسب برای پردازش داده‌های گرافی بستگی به نوع کاربرد و نیازهای شما دارد. اگر شما از PyTorch برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی استفاده می‌کنید، PyTorch Geometric یک گزینه عالی برای پردازش داده‌های گرافی است. اما اگر نیاز به پردازش داده‌های گرافی در پروژه خود دارید و از کتابخانه‌های دیگری مانند NetworkX برای پردازش گراف‌ها استفاده می‌کنید، ممکن است نیازی به انتقال به PyTorch Geometric نداشته باشید.

آیا PyTorch Geometric ابزارهایی برای تجزیه‌وتحلیل گراف‌ها دارد؟

پاسخ مثبت است. PyTorch Geometric دارای ابزارهای متعددی برای تجزیه و تحلیل گراف‌ها است.  به عنوان یک کتابخانه پردازش گرافی در PyTorch، PyTorch Geometric دارای ابزارهایی است که به شما کمک می‌کنند با داده‌های گرافی کار کنید و ویژگی‌های مختلف را از گراف استخراج کنید. این کتابخانه به شما اجازه می‌دهد که گراف‌های بزرگ و پیچیده را به صورت موثر و کارآمد پردازش کنید و از آن‌ها برای مسائل مختلفی مانند پیش‌بینی ویژگی‌ها، پیش‌بینی ارتباطات، و شناسایی جامعه‌ها استفاده کنید. در مجموع، باید بگوییم که PyTorch Geometric یک کتابخانه قدرتمند برای پردازش داده‌های گرافی است که به شما ابزارهای لازم برای پردازش و تحلیل گراف‌ها را ارائه می‌دهد.