“Stellargraph Python: раскрываем возможности машинного обучения графов”

Stellargraph – это мощная библиотека Python, которая позволяет разработчикам и специалистам по обработке данных использовать потенциал графового машинного обучения. Благодаря богатому набору функций Stellargraph предоставляет комплексный набор инструментов для построения и анализа графических моделей. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы, предлагаемые Stellargraph, а также примеры кода, демонстрирующие его универсальность и простоту использования.

1. Построение графиков.
   Stellargraph предоставляет методы для построения графиков из различных входных форматов, таких как Pandas DataFrames, графики NetworkX и массивы NumPy. Рассмотрим пример построения графа из списка ребер:

import stellargraph as sg
# Define edge list
edges = [(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 0)]
# Create a StellarGraph from edge list
G = sg.StellarGraph(edges=edges)

2. Извлечение функций.
   Stellargraph позволяет извлекать функции на уровне узлов и графов, чтобы повысить прогнозирующую способность моделей машинного обучения. Функции узла собирают информацию, специфичную для каждого узла, а функции графика суммируют информацию на глобальном уровне. Вот пример извлечения функций узла из DataFrame:

import pandas as pd
import stellargraph as sg
# Create a DataFrame with node features
node_features = pd.DataFrame(
    {"feature1": [0.2, 0.5, 0.7], "feature2": [0.4, 0.1, 0.9]},
    index=["node1", "node2", "node3"],
)
# Create a StellarGraph with node features
G = sg.StellarGraph(features=node_features)

3. Сверточные сети на графах (GCN):
   Stellargraph поддерживает популярные модели сверточных сетей на графах для задач классификации узлов и прогнозирования связей. Эти модели используют структуру графа и функции узлов для прогнозирования. Вот пример обучения модели GCN для классификации узлов:

import stellargraph as sg
from stellargraph.layer import GCN
# Create a StellarGraph
G = sg.StellarGraph.from_networkx(networkx_graph)
# Define the GCN model
gcn = GCN(layer_sizes=[16, 16], activations=["relu", "relu"], generator=G)
# Train the model
train_gen = sg.mapper.FullBatchNodeGenerator(G, method="gcn")
train_flow = train_gen.flow(node_ids, node_labels)
gcn.fit(train_flow, epochs=10)

4. GraphSAGE:
   GraphSAGE — еще один мощный метод, поддерживаемый Stellargraph, который изучает представления узлов путем агрегирования информации из окрестностей узлов. Вот пример использования GraphSAGE для обучения представлению узлов без присмотра:

import stellargraph as sg
from stellargraph.layer import GraphSAGE
# Create a StellarGraph
G = sg.StellarGraph.from_networkx(networkx_graph)
# Define the GraphSAGE model
graphsage = GraphSAGE(layer_sizes=[16, 16], generator=G)
# Train the model
train_gen = sg.mapper.FullBatchNodeGenerator(G, method="graphsage")
train_flow = train_gen.flow(node_ids)
graphsage.fit(train_flow, epochs=10)

5. Визуализация графиков.
   Stellargraph интегрируется с популярными библиотеками визуализации, такими как NetworkX и Plotly, что позволяет визуализировать и исследовать структуры графов и их свойства. Вот пример визуализации StellarGraph с использованием NetworkX:

import networkx as nx
import stellargraph as sg
# Create a StellarGraph
G = sg.StellarGraph.from_networkx(networkx_graph)
# Convert to NetworkX graph
nx_graph = G.to_networkx()
# Visualize the graph
nx.draw(nx_graph, with_labels=True)

В этой статье мы рассмотрели различные методы, предоставляемые Stellargraph для графового машинного обучения. Мы рассмотрели построение графов, извлечение признаков, популярные модели, такие как GCN и GraphSAGE, а также визуализацию графов. Интуитивно понятный API и обширные функциональные возможности Stellargraph делают его ценным инструментом для решения задач машинного обучения на основе графов.