模型背景
图神经网络
GNN，即图神经网络（Graph Neural Network），是一种基于图结构的深度学习模型，专门用于处理图数据。
GNN简介：
论文《Graph neural networks: A review of methods and applications》
图神经网络：方法与应用的综述
GNN是一类用于处理图数据的深度学习模型，能够捕捉节点间的依赖关系。它们在多个领域表现出色，如社交网络分析、物理系统建模、蛋白质接口预测和疾病分类。
GNN的设计流程：
图神经网络（GNN）设计流程分为4步，包括找到图结构、指定图类型和规模、设计损失函数以及使用计算模块构建模型。
具体设计流程如下：
找出图结构：这是GNN的第一步，需要确定问题背后的数据结构。图结构通常通过节点和边来描述，其中节点代表数据样本，边代表节点之间的关系或连接。
指定图类型与规模：在确定了图结构后，需要指定图的类型和规模。不同类型的问题可能需要不同类型的图，如有向图、无向图、加权图等。同时，还需要指定图的规模，即节点和边的数量。
设计损失函数：损失函数是GNN模型训练的关键部分，用于衡量模型的输出与真实值之间的差异。设计损失函数的目标是最小化预测误差，使得模型能够更好地拟合训练数据。
使用计算模块构建模型：最后一步是使用计算模块构建GNN模型。这一步涉及定义GNN模型的各个部分，如输入层、隐藏层、输出层等，并设置相应的参数和激活函数。在构建模型时，可以选择使用现有的GNN模型架构，如GCN（图卷积网络）、GAT（图注意力网络）等，也可以根据自己的需求自定义模型架构。
GNN的核心模块：
在图神经网络（GNN）中，计算模块是模型的核心，它定义了节点之间信息的传递和聚合方式。
在图神经网络（GNN）中，关键的计算模块包括：
传播模块（Propagation Module）：负责节点间信息的传递和状态的更新。核心操作包括聚合和更新。技术细节包括卷积操作、循环操作和跳跃连接等。
采样模块（Sampling Module）：用于在大规模图中选择部分邻居节点进行聚合，以减少计算量。策略包括随机采样、重要性采样等。
池化模块（Pooling Module）：在图级别的任务中，用于聚合整个图的节点表示以生成图的表示。包括全局池化和分层池化等技术。
Transformer
注意力机制是全部所需
注意力机制通过查询（Q）匹配键（K）计算注意力分数（向量点乘并调整），将分数转换为权重后加权值（V）矩阵，得到最终注意力向量。
注意力分数
注意力分数
在Transformer架构中，有3种不同的注意力层：
编码器中的自注意力层（Self Attention layer）
解码器中的交叉注意力层（Cross Attention layer）
解码器中的因果自注意力层（Causal Attention layer）
详细了解Transformer中的三种注意力机制：神经网络算法 - 一文搞懂Transformer中的三种注意力机制
Transformer的核心组件
输入嵌入：将输入的文本转换为向量，便于模型处理。
位置编码：给输入向量添加位置信息，因为Transformer并行处理数据而不依赖顺序。
多头注意力：让模型同时关注输入序列的不同部分，捕获复杂的依赖关系。
残差连接与层归一化：通过添加跨层连接和标准化输出，帮助模型更好地训练，防止梯度问题。
带掩码的多头注意力：在生成文本时，确保模型只依赖已知的信息，而不是未来的内容。
前馈网络：对输入进行非线性变换，提取更高级别的特征。
Transformer的核心组件
Transformer的架构：
Transformer遵循编码器-解码器总体架构，使用堆叠的自注意力机制和逐位置的全连接层，分别用于编码器和解码器，如图中的左半部分和右半部分所示。
Transformer架构
Encoder编码器：Transformer的编码器由6个相同的层组成，每个层包括两个子层：一个多头自注意力层和一个逐位置的前馈神经网络。在每个子层之后，都会使用残差连接和层归一化操作，这些操作统称为Add&Norm。这样的结构帮助编码器捕获输入序列中所有位置的依赖关系。
Encoder（编码器）架构
Decoder解码器：Transformer的解码器由6个相同的层组成，每层包含三个子层：掩蔽自注意力层、Encoder-Decoder注意力层和逐位置的前馈神经网络。每个子层后都有残差连接和层归一化操作，简称Add&Norm。这样的结构确保解码器在生成序列时，能够考虑到之前的输出，并避免未来信息的影响。
Decoder（解码器）架构
编码器与解码器的本质区别
详细了解Transformer：神经网络算法 - 一文搞懂Transformer
模型介绍
图神经网络（GNN）和Transformer的结合是近年来的研究热点。这类结合不仅能够让两者发挥各自的优势，还能推动模型的创新，提高处理图数据的效率和性能。
GNN + Transformer
具体点讲，通过利用Transformer，我们可以扩展GNN的感受野，包括那些距离中心节点较远的相关节点。相对的，GNN也可以帮助Transformer捕捉复杂的图拓扑信息，并从相邻区域高效地聚合相关节点。
模型思路
Transformer的局限：
尽管 Transformer 在自然语言处理和计算机视觉方面取得了巨大成功，但由于两个重要原因，它很难推广到中大规模图数据。
原因一：复杂性高。
原因二：未能捕获复杂且纠缠的结构信息。
在图表示学习中，图神经网络（GNN）可以融合图结构和节点属性，但感受野有限。
TransGNN：
是否可以将 Transformer 和 GNN 结合起来，互相帮助？
Transformer和GNN能互相帮助吗？
具体来说，为了扩大感受野并解开边的信息聚合，论文建议使用 Transformer 聚合更多相关节点的信息，以改善 GNN 的消息传递。此外，为了捕获图结构信息，使用位置编码并利用GNN层将结构融合为节点属性，从而改进了图数据中的Transformer。
模型架构
TransGNN的架构图：
TransGNN 的框架如图所示：
TransGNN的架构图
TransGNN的核心模块：
TransGNN框架是一个结合了注意力机制、位置编码和图神经网络（GNN）的深度学习模型。该框架主要包括三个核心模块：
注意力采样模块：通过综合考虑节点的语义相似度和图结构信息，为每个中心节点选择与其最相关的邻居节点进行采样。这样可以在降低计算复杂度的同时，保留关键信息。
位置编码模块：计算节点的位置编码，以辅助Transformer层捕获图中的拓扑信息。位置编码对于Transformer模型来说至关重要，因为它本身不具有处理序列位置信息的能力，而图数据中的节点位置信息对于理解图结构同样关键。
TransGNN模块：结合Transformer的多头自注意力和GNN的图结构信息，通过扩展感受野和优化节点表示，以捕捉长距离依赖并提升图数据表征能力。
TransGNN的核心模块
TransGNN Module：
Transformer擅长聚合远距离的相关信息，而GNN则擅长捕捉图的结构信息。结合这两个机制，可以构建出一个更强大、更全面的图神经网络模型。
以下是TransGNN模块的三个核心子模块的概述：
Transformer层：利用多头自注意力机制，Transformer层能够捕获图中节点之间的远距离依赖关系。通过计算注意力分数，Transformer层可以识别出与中心节点最相关的节点，并聚合这些节点的信息。这有助于模型理解图的全局结构，并提升对图中远距离关系的感知能力。
GNN层：GNN层通过消息传递机制，将邻居节点的信息传递给中心节点。这一步骤允许模型捕获节点的局部结构信息，包括节点的直接邻居和更广泛的邻域。GNN层利用图的结构信息，将节点的表示与其在图中的位置关联起来，从而提供更丰富的上下文信息。
Samples更新子模块：在通过Transformer层和GNN层处理节点信息后，Samples更新子模块负责根据这些信息的聚合结果来更新节点的表示。该子模块可以采用各种策略来融合来自不同层的信息，并生成新的节点表示。这些新的表示将作为下一轮迭代的输入，用于更新模型的参数和进一步优化节点的表示。
TransGNN Module的核心子模块
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模型应用
推荐系统
消息传递机制的限制：GNN的消息传递机制依赖于边来融合信息，这可能导致强偏差和噪声，特别是在存在位置偏差和“兴趣无关连接”的情况下。
感受野与过度平滑问题：GNN的感受野受限，导致难以捕获长距离依赖关系，同时深度GNN模型容易遇到过度平滑问题，使得节点表示难以区分。
通过将GNN和Transformer结合，可以充分利用两者的优势，同时弥补各自的不足，从而构建更强大、更全面的推荐系统模型。这种结合可以扩展GNN的感受野，同时利用Transformer的全局聚合能力来捕获长期依赖关系。
TransGNN：利用Transformer和图神经网络的协同能力构建推荐系统
TransGNN论文架构：
TransGNN论文架构
实验案例
TransGNN被应用于多个推荐系统数据集，并与其他先进的推荐算法进行了比较。以下是一些具体的案例和数据结果：
数据集：
研究团队在五个公共数据集上进行了实验，这些数据集涵盖了不同的推荐场景，如电影推荐、商品推荐等。这些数据集包含了丰富的用户-项目交互信息，以及项目的内容信息和图结构信息。
实验设置：
为了验证TransGNN的有效性，研究团队将TransGNN与多个基线模型进行了比较，包括基于GNN的模型（如GCN、GraphSAGE）和基于Transformer的模型（如Transformer-Rec）。此外，还考虑了其他先进的推荐算法，如矩阵分解（MF）和深度神经网络（DNN）。
实验结果：
准确性提升：在多个数据集上，TransGNN在推荐准确性方面均取得了显著的提升。相比于基线模型，TransGNN能够更准确地预测用户的兴趣偏好，从而提供更符合用户需求的推荐结果。
长期依赖捕获：通过利用Transformer的自注意力机制，TransGNN能够捕获用户-项目交互序列中的长期依赖关系。这使得TransGNN在推荐长序列项目时更具优势，能够提供更连贯、更相关的推荐结果。
图结构信息利用：通过结合GNN层，TransGNN能够充分利用图结构信息来完善节点表示。这使得TransGNN在处理具有复杂图结构的数据集时更具优势，能够更准确地理解用户和项目之间的关系。
效率与复杂度：尽管TransGNN结合了Transformer和GNN的优势，但其计算复杂度和效率仍然保持在一个合理的范围内。通过采用有效的样本更新策略和节点采样技术，TransGNN能够在保证推荐准确性的同时，降低计算成本和提高训练效率。
相关论文
《Can Transformer and GNN Help Each Other?》 《TransGNN: Harnessing the Collaborative Power of Transformers and Graph Neural Networks for Recommender Systems》 《Attention Is All You Need》
《Graph neural networks: A review of methods and applications》
