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GNN训练：本地训练数据准备

news 2025/8/11 13:52:08

在使用本地数据进行 GNN（图神经网络）训练时，数据通常以图结构的形式存在，包含节点（Nodes）、边（Edges）以及相关属性信息。以下是常见的本地数据字段及其含义、示例数据和具体作用：

节点数据字段

node_id：节点的唯一标识符，用于区分不同的节点，通常为整数或字符串。
- 作用：作为节点的 “身份证”，确保每个节点在图中具有唯一性，是构建图结构、关联边数据及后续模型索引节点的基础。
node_type：节点的类型，当图中存在多种不同类型的节点时使用，例如在社交网络中，节点可以分为 “用户”“群组” 等类型。
- 作用：区分异构图中不同类型的节点，因为不同类型节点的特征分布和与其他节点的交互模式可能不同，GNN 模型需针对不同类型节点采用差异化处理逻辑。
node_features：节点的属性特征，是描述节点的关键信息，不同场景下包含的内容不同。比如在推荐系统中，用户节点的特征可能包括年龄、性别、兴趣爱好等；在引文网络中，论文节点的特征可能包括关键词、作者等。
- 作用：为节点提供原始属性信息，是 GNN 模型学习节点嵌入表示的重要依据，节点特征的丰富程度直接影响模型对节点语义和特性的捕捉能力。

示例（社交网络节点数据）：

node_id	node_type	node_features
1001	用户	{年龄: 25, 性别：男，兴趣: [篮球，音乐]}
1002	用户	{年龄: 30, 性别：女，兴趣: [阅读，旅行]}
2001	群组	{主题：美食分享，成员数: 500}

边数据字段

edge_id：边的唯一标识符，用于区分不同的边。
- 作用：唯一标识每条边，便于对边进行管理、查询和跟踪，尤其在边数量庞大或需要更新边信息时作用显著。
source_node_id：边的起始节点标识符，指向边所连接的其中一个节点。
target_node_id：边的目标节点标识符，指向边所连接的另一个节点，与 source_node_id 共同确定一条边连接的两个节点。
- 作用：这两个字段共同定义了图的拓扑结构，明确节点之间的连接关系，是 GNN 进行消息传递（节点间信息交互）的前提。
edge_type：边的类型，用于区分不同性质的关系，例如在社交网络中，边可以分为 “好友”“关注”“粉丝” 等类型。
- 作用：区分节点间不同类型的关系，不同关系对节点影响不同，GNN 通过识别边类型可学习到更精准的关系特征，提升模型对复杂图结构的理解。
edge_weight：边的权重，用于表示边连接的两个节点之间关系的强度或重要性，例如在交通网络中，边的权重可以是道路的长度、通行时间等。
- 作用：量化节点间关系的强度，在 GNN 消息传递时，权重高的边会使信息传递更显著，帮助模型聚焦于重要的节点关联。
edge_features：边的属性特征，一些场景下需要描述边自身的特征，例如在交易网络中，边的特征可能包括交易金额、交易时间等。
- 作用：提供边的额外属性信息，补充节点间关系的细节，使模型能更全面地理解边的含义，如交易金额可辅助判断交易关系的风险程度。

示例（社交网络边数据）：

edge_id	source_node_id	target_node_id	edge_type	edge_weight	edge_features
e001	1001	1002	好友	0.8	{成为好友时间: 2023-01-15}
e002	1001	2001	加入	0.6	{加入时间: 2023-03-20}

示例（交易网络边数据）：

edge_id	source_node_id	target_node_id	edge_type	edge_weight	edge_features
t001	u001	m001	交易	0.9	{金额: 299, 时间: 2023-05-10}

标签数据字段

node_label：节点的标签，在有监督学习任务中，用于表示节点的类别或目标值，例如在节点分类任务中，标签可以是节点所属的类别（如 “正常用户”“异常用户”）。
- 作用：作为节点级任务的监督信号，指导 GNN 模型学习节点特征与标签的映射关系，是模型训练时计算损失、优化参数的依据。
edge_label：边的标签，用于表示边的类别或目标值，在边分类等任务中使用，例如判断边是否为 “欺诈交易关系”。
- 作用：作为边级任务的监督信号，帮助模型学习边的特征及连接关系与标签的关联，用于边分类、链接预测等任务的模型训练。

示例（标签数据）：

node_id	node_label
1001	正常用户
1003	异常用户

edge_id	edge_label
t001	正常交易
t002	欺诈交易

其他辅助数据字段

timestamp：时间戳，用于记录节点或边产生、更新的时间，在动态图中尤为重要，可用于分析图随时间的演变。
- 作用：在动态 GNN 中，标记图结构的时间信息，使模型能够捕捉图的时序变化规律，适用于时序相关的任务，如动态链接预测。
mask：掩码，用于划分训练集、验证集和测试集，例如通过掩码标记哪些节点或边用于训练，哪些用于验证和测试。
- 作用：确保模型训练、验证和测试过程使用相互独立的数据，避免数据泄露，客观评估模型的泛化能力，是模型训练流程中数据划分的关键标识。

示例（辅助数据）：