图结构数据在现实世界中无处不在，如社交网络、分子结构、知识图谱等。链接预测作为图数据分析的重要任务之一，旨在预测图中可能存在的缺失链接。深度图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）凭借其强大的表示学习能力，在图结构数据链接预测中展现出巨大潜力。本文将深入探讨GNNs在图结构数据链接预测中的聚合策略。
深度图神经网络通过递归地聚合邻居节点的信息来更新节点表示，从而捕捉图的全局结构信息。GNNs的核心在于邻居信息的聚合方式，这直接影响模型的表示能力和预测性能。
邻居聚合是最基础的GNN操作，它根据节点的邻居信息来更新节点表示。常见的邻居聚合方法包括：
注意力机制通过赋予不同邻居节点不同的权重，来增强模型对重要信息的捕捉能力。在图结构数据链接预测中，注意力机制可以显著提升模型的性能。典型的注意力机制包括：
// 示例代码：GAT注意力机制
class GraphAttentionLayer(nn.Module):
def __init__(self, in_features, out_features, num_heads, dropout):
super(GraphAttentionLayer, self).__init__()
self.num_heads = num_heads
self.attns = [nn.Linear(in_features, out_features, bias=False) for _ in range(num_heads)]
self.fc = nn.Linear(num_heads * out_features, out_features)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.leakyrelu = nn.LeakyReLU(0.2)
def forward(self, h, adj):
# h: 节点表示, adj: 邻接矩阵
N = h.size(0)
el = (None,) * len(h.size())
zero_vec = -9e15 * torch.ones_like(h).to(h.device)
attn = torch.cat([att(h).view(N, -1, 1) for att in self.attns], dim=-1)
attn = attn + torch.matmul(h * el, h.transpose(1, 0))
attn = self.leakyrelu(attn).squeeze(-1)
# Masking attention scores before softmax step
adj_ext = adj.view(N, -1) == 1
attn[~adj_ext] = zero_vec[~adj_ext]
attn = torch.softmax(attn, dim=1)
attn = self.dropout(attn)
h_prime = torch.matmul(attn, h)
h_prime = h_prime.view(N, self.num_heads * self.attns[0].out_features)
h_prime = self.fc(h_prime)
return h_prime, attn
池化操作通过聚合全局或局部节点的表示来生成图的表示，对于链接预测任务尤为重要。常见的池化方法包括：
深度图神经网络在图结构数据链接预测中通过有效的聚合策略，能够捕捉复杂的图结构信息，提升预测准确性。本文详细介绍了邻居聚合、注意力机制和池化操作等关键技术，为深入理解GNNs在链接预测任务中的应用提供了参考。
1. Velikovi, P., Cucurull, G., Casanova, A., Romero, A., Liò, P., & Bengio, Y. (2017). Graph Attention Networks. International Conference on Learning Representations. 2. Ying, Z., You, J., Morris, C., Ren, X., Hamilton, J., & Leskovec, J. (2018). Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling. Neural Information Processing Systems.