CS224W-图神经网络 笔记3.2：Motifs and Structural Roles in Networks - 网络的结构（Structural Roles）

本文总结之日CS224W Winter 2021只更新到了第四节，所以下文会参考2021年课程的PPT并结合2019年秋季课程进行总结以求内容完整
课程主页：CS224W: Machine Learning with Graphs
视频链接：【斯坦福】CS224W：图机器学习( 中英字幕 | 2019秋)

1 引言

工作中， 我们因为所处的岗位不同，公司中扮演的角色（Role）也不尽相同。而在网络中，节点的拓扑结构，决定了节点的角色也是不一样的。这就是本节要研究的内容——Structural Roles。

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2 一些新概念（what）

• 1. 角色（Role）：具有相似结构特征的节点集合，不要求彼此相连。
• 2. 社区（communities ）：结构上，内部连通，内部可达的子图。

角色（Roles） 和 社区（communities ）之间还是有明显区别。两者概念上是互补。

例如，对于计算机学院的社交网络而言：

• 角色Roles：有教员、工作人员、学生
• 社区：有AI研究室、信息研究室、理论研究室等

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• 3. 结构等价（Structural equivalence）：若节点u和节点v与所有其他节点拥有相同的关系，则称节点u和节点v结构等价。

换句话说：对所有的其他节点集 , 当且仅当（iff/if and only）节点 和 之间的连接，等同于节点 和 之间的连接。如下图的 结构等价的节点4和节点5（6/7也是一组）：

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2.1 为什么Roles很重要？（why）

因为有用！且应用广泛！

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2.2 怎么找到Structural Roles？（how）

2.2.1 通过 RolX 方法[1]

简单来说，就是递归抽取节点特征，然后做无监督的聚类。

该方法有以下特点：

• 无监督学习方法
• 无需先验知识
• 为每个节点分配不同Roles混合而成的成员关系
• 复杂度随着网络中的边的数量线性增长

2.2.2 流程说明：

RolX 方法具体流程图如下：大致两个阶段：

1. 递归特征抽取（Recursive feature extraction）
2. 角色抽取（Role Extraction）

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2.2.2.1 递归特征抽取

目的是将节点转化为特征向量，该特征向量包含了该节点本身、节点的邻居节点的向量的信息，然后使用它递归生成新的特征。

基础特征

• （自身和邻居）基础特征特征工程思路总结

• • 对有向图，包括入度、出度、总度数
  • 对加权图：包括加权的各个度特征，即权重聚合
  • 邻居的平均聚类系数
  • egonet的内部边数，指向egonet边数，指出边数，总边数等。

egonet: 某节点和它的邻居，以及这些节点之间的所有边构成的诱导子图。

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2.2.2.2 算法步骤

1. 以基础特征集作为开始

2. 使用当前节点特征集生成新特征

3. • 寻找高度相关的特征对

   • 当两个特征的相关性超过用户定义的阈值时，删除其中一个特征

   • 使用mean和sum两种聚合函数

   • 剪枝操作

     随着每次递归迭代，生成特征的数量呈指数增长 ()。故需要使用剪枝来减少特征数量

   • 重复2

2.2.2.3 角色抽取

RolX 对特征矩阵进行非负矩阵分解，得到最终结果。

• 最小描述长度进行特征筛选（MDL：principle of minimum description length）。
• KL散度评估相似度。

2.3 应用举例

老师举了论文合作者网络角色挖掘的例子。

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3 总结

本节，介绍的RolX思想上虽然比较好理解，但是知和行之间还是有不小的差距。计划通过代码运行，加深理解，同时看能不能在实际业务中运用。论文为资料5，供参考。

4 参考文章

• https://blog.csdn.net/lssx0817/article/details/106195822
• 《网络科学引论》郭世泽 陈哲译
• https://snap-stanford.github.io/cs224w-notes/preliminaries/motifs-and-structral-roles_lecture
• Automatic discovery of nodes’ structural roles in networks [Henderson, et al. 2011b]
• http://web.eecs.umich.edu/~dkoutra/papers/12-kdd-recursiverole.pdf