参考论文：Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

一.前言

GCN（Graph Convolutional Network）即在图上进行卷积运算，与传统卷积的操作对象不同，GCN的卷积对象图是不规则的，例如每个结点周围的邻居结点数都是不定的。此外，图中各结点间不是互相独立的。图卷积通常需要借助图的结构信息来指导图中的消息聚合。GCN经过多年来的发展有了很多变体，今天要介绍的是Thomas N.Kipf和Max Welling提出的半监督（semi-supervised）学习模型Semi-GCN，该模型可以用来进行结点预测（Node Classification），话不多说，请看下文！

二.模型简介

首先强调一点，作者提出的GCN模型有效的前提是图是同构的。

在该前提下，我们再来看他们的模型，先给出符号表如下：

符号	说明
G = { V , E } \mathcal{G} = \{\mathcal{V},\mathcal{E}\} G={V,E}	无向图，其中$\mathcal{V}$表示图的点集，$\mathcal{E}$表示图的边集
$A\in {\mathbb{R}}^{N\times N}$	邻接矩阵，其中$N$为结点数
$D$	度矩阵，$D_{ii}={\sum }_j{A}_{ij}$
$X$	特征矩阵
$H^{(l)}$	模型第$l+1$层的输入，$H^{(0)}=X$
$W^{(l)}$	第$l$层的权重矩阵
$\tilde{A}$	$\tilde{A}=A+I_N$，表示邻接矩阵加上一个与其size相同的单位阵
$\tilde{D}$	$\tilde{D}={\sum }_j{\tilde{A}}_{ij}$
$\sigma$	激活函数$\text{ReLU}$

对于一个GNN模型，我们一般比较关注的是它是如何进行消息（message）传播以及消息是如何聚合（Aggerate）的。先来看作者定义的卷积公式：
$$H^{(l+1)}=\sigma ({\tilde{D}}^{-1/2}\tilde{A}{\tilde{D}}^{-1/2}{H}^{(l)}{W}^{(l)})\text{\hspace{1em}(1)}$$
其中$\tilde{A}$的含义相当于在图中为每个结点增加自环，如此一来消息聚合时不仅能聚合来自其他结点的消息，还能聚合结点自身的消息。

而${\tilde{D}}^{-1/2}\tilde{A}{\tilde{D}}^{-1/2}$实际就是对$\tilde{A}$进行规范化，对于$\tilde{A}$中的某个元素${\tilde{A}}_{ij}$，其规范化的计算公式为：
$$\text{Normalization}({\tilde{A}}_{ij})=\frac{{\tilde{A}}_{ij}}{\sqrt{{\tilde{D}}_{jj}}\sqrt{{\tilde{D}}_{ii}}}\text{\hspace{1em}(2)}$$
实际上公式(1)可以表述为下列形式：
$$h_i^{(l+1)}=\sigma (b^{(l)}+\sum _{j\in \mathcal{N}(i)}\frac{1}{c_{ji}}{h}_j^{(l)}{W}^{(l)})\text{\hspace{1em}(3)}$$
其中$h_i^{(l+1)}$表示图中第$i$个结点第$l+1$次消息传递聚合的消息，$\mathcal{N}(i)$是结点$i$的邻居的集合，$c_{ji}=\sqrt{{\tilde{D}}_{jj}}\sqrt{{\tilde{D}}_{ii}}$。可以将其表述为Message + Aggerate的形式，即：

最后摆出模型的前向传播公式：
$$Z=f(X,A)=\text{softmax}(\hat{A}\text{ReLU}(\hat{A}X{W}^{(0)})W^{(1)})\text{\hspace{1em}(4)}$$
从公式(4)我们可以看出该模型实际是两个卷积层+SoftMax构成的，作者将其模型可视化为：

三.具体复现

模型的实现采用的是Pytorch + DGL，其中DGL是方便图神经网络实现的Python库。DGL库的具体使用请自行查看相应的教程，限于篇幅原因，就不详细介绍了。

3.1 GCN层的实现

先给出GCN层的实现代码:

class GCNLayer(nn.Module):
    def __init__(self,in_feats,out_feats,bias=True):
        super(GCNLayer,self).__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(in_feats,out_feats))
        if bias:
            self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(out_feats))
        else:
            self.bias = None

        self.reset_parameter()
        
    def reset_parameter(self):
        nn.init.xavier_uniform_(self.weight)
    
    def forward(self,g,h):
        with g.local_scope():
            h = torch.matmul(h,self.weight)
            g.ndata['h'] = g.ndata['norm'] * h
            g.update_all(message_func = fn.copy_u('h','m'),
                            reduce_func=fn.sum('m','h'))
            h = g.ndata['h']
            h = h * g.ndata['norm']
            if self.bias is not None:
                h = h + self.bias
            return h

其中g.ndata['norm']就是${\tilde{D}}^{-1/2}$，其实现源码为：

# 获取度矩阵 D
degs = g.out_degrees().float()
# 计算D^{-1/2}
norm = torch.pow(degs, -0.5)
# inf的值表示该处原来的值为0
norm[torch.isinf(norm)] = 0
g.ndata['norm'] = norm.unsqueeze(1)

在DGL中我们只需要定义好消息函数message_func和聚合函数reduce_func，然后调用update_all函数就能完成消息的传递和聚合。

3.2 基于GCN层的模型实现

基于3.1节实现的GCN层，我们就可以定义任意层数GCN的模型，下面给出使用两层GCN的模型源码：

class GCNModel(nn.Module):
    def __init__(self,in_feats,h_feats,num_classes,bias=True):
        super(GCNModel,self).__init__()
        self.conv1 = GCNLayer(in_feats,h_feats,bias)
        self.conv2 = GCNLayer(h_feats,num_classes,bias)
    
    def forward(self,g,in_feat):
        h = self.conv1(g,in_feat)
        h = F.relu(h)
        h = self.conv2(g,h)
        return h

四.复现模型上的实验

基于复现的GCNModel模型，我使用作者实验中用到的Cora数据集来进行训练与测评。

4.1 数据集简介

Cora是一个论文引用网络数据集，其中包含了2708篇论文，每篇论文都由1433维的词向量表示，词向量的每个元素只能取0或1，0表示论文中包含该词，1表示论文中不包含该词。Cora数据集中的论文被分为7种类型：Case_Based、Theory、Genetic_Algorithms、 Neural_Networks、Probabilistic_Methods、Reinforcement_Learning、Rule_Learning。

DGL库中实际就已经包含了该数据集，通过dgl.data.CoraGraphDataset我们就能够下载和导入该数据集：

dataset = dgl.data.CoraGraphDataset(raw_dir="../Datasets/")
g = dataset[0]
"""
  NumNodes: 2708
  NumEdges: 10556
  NumFeats: 1433
  NumClasses: 7
  NumTrainingSamples: 140
  NumValidationSamples: 500
  NumTestSamples: 1000
"""

从上述信息可以看出，DGL还把数据集分为训练集、验证集和测试集。

4.2 实验结果展示

由于时间原因，实验的过程中并未完全参照论文中的做法，本次实验的配置如下：

Item	Configuration
optimizer	Adam
epochs	200
hidden_size	32
lr	0.01
weight_decay	5e-4

某次实验过程的运行过程截图如下：

其所对应的训练集、验证集与测试集的准确率变化曲线如下：

可以看出复现模型的性能还是不错的，基本与论文中在该数据集上的结果差不多。

五.结语

源码开源地址：Semi-GCN
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