[人工智能]【论文下饭】Temporal Graph Network for Deep Learning on Dynamic Graphs

知识点
Transductive\inductive

transductive、inductive理解
Transductive和Inductive

Paper: Temporal graph network for deep learning on dynamic graphs
Cite: Rossi E, Chamberlain B, Frasca F, et al. Temporal graph networks for deep learning on dynamic graphs[J]. arXiv preprint arXiv:2006.10637, 2020.

中文参考：
内容比较好：TGN：Temporal Graph Networks for Deep Learning on Dynamic Graphs
格式比较好：TGN: TEMPORAL GRAPH NETWORKS FOR DEEP LEARNING ON DYNAMIC GRAPHS论文笔记

1 介绍

图表示学习 取得了一系列的成功。
图 普遍地用于 关系 和 交互 系统的建模，比如说 社交网络、生物网络。
在这些网络上，普遍使用GNN。GNN通过 信息传递机制 聚合邻居的信息，得到该节点的嵌入向量。之后，便可用于节点分类、图分类、边集预测任务上。

大部分在 图上的深度学习算法 都有一个前提假定——图是静态的。
但是，大多数现实生活的交互系统，比如说 社交网络、生物网络，图都是动态的。
通过忽略动态图的时序特征，使用 静态图深度学习方法，也是可以的。但是，这一般是次优解。因为，在某些情况下，模型会忽略掉一些动态图的关键特征。

在动态图上的研究也是今年才兴起的，大多数研究都局限于 离散时间图（discrete-time dynamic graph）。当动态图是连续的（边可以在任何时间出现）、进化的（点可以连续地加入到图钟）时，上面提到的方法都不适合。

直到最近，有很多方法提出 说 支持 连续时间图（continuous-time dynamic graph）。

本文的贡献

• 提出了适用于 连续时间图 的 generic inductive framework Temproal Graph Networks(TGNs)。在本文之前的很多方法，都可以看作是TGNs的一个特例。
• 提出了一个高效的训练策略，使得模型能够从时序数据中实现高效的并行处理。
• 做了很多详细的 消融实验，分析了 本文模型各个组件的性能。
• 本文的模型在许多（both transductive and inductive）任务上取得了SOTA表现，并且 速度比之前的方法快。

2 背景

在静态图上的深度学习
主要讲的就是GNN（这里跳过）

动态图
动态图有两种分类。

• Discrete-time dynamic graphs 离散时间动态图DTDG
  它是一系列的 一段时间内的 动态图的快照（snapshots）。

• Continuos-time dynamic graphs 连续时间动态图CTDG
  它是动态图更加一般性的表示。由一系列的时间组成（timed lists of events）。这些事件包括 边的增加/删除、节点的添加/删除、节点/边的特征变化。

本文在正文部分 使用节点/边的添加 作为例子。（节点/边删除 在附录讨论）

3 Temporal Graph Network

TGN的介绍。encoder-decoder模型。

3.1 核心模块

Memory

对于每个节点$i$，在时刻$t$，都有一个向量$s_i(t)$表示为该节点的记忆单元。它记录了节点$i$在$[0,t]$时间内记忆。它代表了节点的“历史”。

有了记忆模块，TGNs就可以记录 每个节点在图中 长期的依赖关系。

• 当新的节点被加入时，它的记忆单元初始化一个零向量。
• 每个事件过后，相关节点的记忆单元就会被更新。

也可以使用全局的记忆单元，来记录整个图的变化，但是为了简单起见，这留作未来的工作。

Message Function(msg)

对于一个 交互事件$e_{ij}(t)$，有两个方向的信息。
$$\begin{array}{rl}& m_i(t)=\mathrm{m}\mathrm{s}{\mathrm{g}}_{\mathrm{s}}(s_i(t^{?}),s_j(t^{?}),\Delta t,e_{ij}(t))\\ & m_j(t)=\mathrm{m}\mathrm{s}{\mathrm{g}}_{\mathrm{d}}(s_j(t^{?}),s_i(t^{?}),\Delta t,e_{ij}(t))\end{array}$$
其中，$s_i(t^{?})$为节点$i$在$t$时刻前的记忆单元。$msg$为可以学习的信息传递函数，比如说MLP。

在本文中，使用$identity(id)$作为信息传递函数$msg$。（即，简单地对$msg$的输入进行concate）

Message Aggregator(agg)

在使用批次(batch)处理时，有一些节点的$msg$会被多次使用。
出于性能考虑，本文提出了 信息聚合机制。
$${\bar{m}}_i(t)=\mathrm{a}\mathrm{g}\mathrm{g}(m_i(t_1),...,m_i(t_b))$$
其中，$t_1,...,t_b$为节点 $i$ 在相同批次中的时间序列。$\mathrm{a}\mathrm{g}\mathrm{g}$ 是聚合函数，比如说RNN或attention机制。

简单地说，就是把 同一批次中所有节点$i$的$msg$聚合到一起。

在本文中，使用most recent message只保留最近的信息。mean message计算所有信息的平均值。

Memory Updater(mem)

对于每个事件涉及到的节点，需要更新其记忆单元：
$$s_i(t)=\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{m}({\bar{m}}_i(t),s_i(t^{?}))$$
其中，$\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{m}$可以学习的更新函数。比如说，循环神经网络LSTM、GRU。

在本文中，使用$\mathrm{G}\mathrm{R}\mathrm{U}$作为记忆更新函数$\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{m}$。

Embedding(emb)

向量嵌入模块 可以生成 每个节点$i$在$t$时刻的 时序嵌入向量 $z_i(t)$。

记忆过期问题
节点$i$的记忆单元更新，当且仅当 存在事件 包含节点$i$。当某个节点$i$的记忆单元长时间得不到更新时，节点$i$的记忆单元就可以被认为 过期(stale) 了。

比如，在社交网络中，某个用户 长时间 不使用该平台 后，又再次使用。

嵌入向量计算的统一形式如下：
$$z_i(t)=\mathrm{e}\mathrm{m}\mathrm{b}(i,t)=\sum _{j\in n_i^k([0,t])}h(s_i(t),s_j(t),e_{ij},{\mathbf{v}}_i(t),{\mathbf{v}}_j(t))$$
其中，$h$是可以学习的函数。它可以有多种实现方式，比如说：
Identity(id)
$\mathrm{e}\mathrm{m}\mathrm{b}(i,t)=s_i(t)$，直接使用节点的记忆单元。

Time projection(time)
$\mathrm{e}\mathrm{m}\mathrm{b}(i,t)=(1+\Delta t\mathbf{w})°s_i(t)$，其中，$\mathbf{w}$ 是可以学习的参数，$\Delta t$ 是距上一次交互的时间间隔，$°$是element-wise向量乘积。(该方法使用于Joide模型中(Kumar etal., 2019))。

Temporal Graph Attention(attn)

Firstly proposed in TGAT(Xu et al., 2020)

$L$ 层的图注意力机制，可以利用节点$i$的$L$跳的时序邻居信息，计算（节点$i$）的嵌入向量。

节点$i$，在$t$时刻，第$l$层的输入是 $h_i^{(l?1)}(t)$，节点$i$的邻居表示 { h 1 l ? 1 ( t ) , . . . , h N l ? 1 ( t ) } \{h_1^{l-1}(t),...,h_N^{l-1}(t) \} {h1l?1?(t),...,hNl?1?(t)}，特征为$e_{i1}(t_1),...,e_{iN}(t_N)$。

注意：因为训练是按批次(batch)进行的，特征$e$的发生时刻可能不同。

$$\begin{array}{rl}& {\mathbf{h}}_i^{(l)}(t)={\mathrm{M}\mathrm{L}\mathrm{P}}^{(l)}({\mathbf{h}}_i^{(l?1)}(t)\parallel {\tilde{h}}_i^{(l)}(t)),\\ & {\tilde{\mathbf{h}}}_i^{(l)}(t)={\mathrm{M}\mathrm{u}\mathrm{l}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{H}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{d}\mathrm{A}\mathrm{t}\mathrm{t}\mathrm{e}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}\mathrm{n}}^{(l)}({\mathbf{q}}^{(l)}(t),{\mathbf{K}}^{(l)}(t),{\mathbf{V}}^{(l)}(t)),\\ & {\mathbf{q}}^{(l)}(t)={\mathbf{h}}_i^{(l?1)}(t)\parallel ?(0),\\ & {\mathbf{K}}^{(l)}(t)={\mathbf{V}}^{(l)}(t))={\mathbf{C}}^{(l)}(t),\\ & {\mathbf{C}}^{(l)}(t)=[{\mathbf{h}}_1^{(l?1)}(t)\parallel {\mathbf{e}}_{i1}(t_1)\parallel ?(t?t_1),...,{\mathbf{h}}_N^{(l?1)}(t)\parallel {\mathbf{e}}_{iN}(t_N)\parallel ?(t?t_N)]\end{array}$$
其中，$?$ 是一个 通用的时序编码器(generic time encoding)，$\parallel$ 是concate操作，最后得到的嵌入向量为 ${\mathbf{z}}_i(t)=\mathrm{e}\mathrm{m}\mathrm{b}(i,t)={\mathbf{h}}_i^{(L)}(t)$。${\mathbf{q}}^{(l)}(t)$是可以是节点$i$或节点$i$的$L?1$跳邻居。${\mathbf{K}}^{(l)}(t)$ 和 ${\mathbf{V}}^{(l)}(t)$是节点$i$的邻居。

简单地说，就是一个多头注意力机制，重点在$\mathbf{C}$中，把时序特征一并输入。

特别地，与TGAT中提到的不同的是，在第$0$层时，本文考虑了节点本身的特征$\mathbf{v}(t)$（node-wise temporal features），即$h_j^{(0)}(t)=s_j(t)+{\mathbf{v}}_j(t)$。这使得模型可以同时利用 现有的记忆$s_j(t)$和时序节点特征${\mathbf{v}}_j(t)$。

Temporal Graph Sum(sum)
简单、快速的聚合方法。
$$\begin{array}{rl}& {\mathbf{h}}_i^{(l)}(t)={\mathbf{W}}_2^{(l)}({\mathbf{h}}_i^{(l?1)}(t)\parallel {\tilde{\mathbf{h}}}_i^{(l)}(t)),\\ & {\tilde{\mathbf{h}}}_i^{(l)}(t)=\mathrm{R}\mathrm{e}\mathrm{L}\mathrm{u}(\sum _{j\in n_i([0,t])}{\mathbf{W}}_1^{(l)}({\mathbf{h}}_j^{(l?1)}(t)\parallel {\mathbf{e}}_{ij}\parallel ?(t?t_j)))\end{array}$$

同样地，$?$ 是一个 通用的时序编码器(generic time encoding)，最后得到的嵌入向量为 ${\mathbf{z}}_i(t)=\mathrm{e}\mathrm{m}\mathrm{b}(i,t)={\mathbf{h}}_i^{(L)}(t)$。

图向量嵌入模块 通过聚合邻居的记忆信息，缓和了 （记忆）过期问题，使得TGN可以计算最新的嵌入向量信息。

temporal graph attention使得模型能够 寻找 包含重要特征和时序信息 的邻居节点。

3.2 训练

TGN可以用于许多任务上，比如说 边集预测（自监督）或者 节点分类（半监督）。

我们使用 连接预测作为例子：提供一系列时间排序的交互，我们的目标是从过去的观察中，预测未来可能出现的交互。

交互(interactions)：也就是 边。

之前提到的训练策略在 记忆相关模块中 存在问题——不能直接影响loss，也就是说接收不到梯度。

为了解决这个问题，记忆单元(memory)必须在预测交互之前 更新。但是，这就造成了信息泄露（information leakage）。

为了避免这个问题，本文提出了一个额外的模块Raw Message Store，用于存储 batch $b$ 的交互信息，原来的Message模块 用于存储 batch $b?1$ 的交互信息。
这样，通过添加 缓存，解决了信息泄露的问题。

需要注意的是，我们的 batch size不能选的太大。经过 速度和颗粒度(granularity)的权衡，作者认为batch size=200is good。

因为，当前的 预测 用到的是 上一个batch的交互信息。如果batch太大（极端地说，整个数据集），所有的预测 用到的都是 初始的零向量记忆单元。

4 相关工作

早期的工作 都集中于DTDGs上。
比如说，

• 聚合 图的快照 然后使用静态的方法
• 把 图的快照 整合成张量并分解它
• 编码 每张快照 产生一系列嵌入向量。

另一条编码DTDGs的主线工作：先在初始的快照上使用 随机游走，然后对于子序列快照修改游走行为。

时空图（spatio-temporal graphs）是动态图的特例。因为 时空图的 拓扑逻辑是固定的。

CTDGs。

• 根据 连续时间(continuos time) 限定 随机游走 的转移概率。
• CTDGs的序列模型。对每个事件$e_{ij}$使用RNN来更新来更新 源点 和 宿点的表示（representations）。

许多的架构用的都是基于RNN的node-wise记忆单元。由于缺少GNN的信息聚合机制，使得这些记忆单元可能出现 （记忆）过期问题，同时 它的计算也是十分耗时的。

最新的CTDGs学习模型，都可以看作本文框架TGN的一个特例。

5 实验

数据集
Wikipedia
Reddit
Twitter

任务：edge prediction（预测两个节点未来出现连接的概率）。同时研究了transductive和inductive设置下的情况。

在transductive任务中，预测的连接 在训练时 出现过；在inductive任务中，预测的连接在 训练中 没有出现过。

本文使用的解码器是一个简单的MLP。

Baselines
strong baselines:
CTDNE
Jodie
DyRep
TGAT
GAE
VGAE
DeepWalk
Node2Vec
GAT
GraphSAGE

5.1 性能表现（实验结果）

总结：最好的模型TGN-atten很强，而且很快（比TGAT快30倍）。

5.2 模块选择

Memory

比较的模块：

TGN-no-mem 没有使用记忆模块
TGN-attn 最好的模型

现象：

• TGN-attn 比 TGN-no-mem慢3倍。
• TGN-attn 比 TGN-no-mem 准确率提升4%。

结论：

• 记忆单元 能够帮助 存储节点的长期信息。
• 采样更多的邻居信息 可以 达到同样（带记忆）的效果。（但花费更多的时间）

Embedding Moudle

比较的模块：

TGN-id(DyRep)
TGN-time(Jodie)
TGN-attn
TGN-sum

现象：

• TGN-id 优于 TGN-time。
• graph-base的方法(TGN-attn, TGN-sum) 比 graph-less的方法 TGN-id 高出一大截。
• TGN-attn 仅比 TGN-sum高一点点。

结论：

• 使用图的最近的信息，选择哪些邻居是最关键的，是很重要的影响因素。

Message Aggregator

比较的模块：

TGN-mean
TGN-attn

现象：

• TGN-mean比TGN-attn好一点。
• TGN-mean比TGN-attn慢3倍。

Number of layers

比较的模块：

TGN-2l
TGN-attn

比较使用到的GNN层数，因为在TGAT中，两层比一层 好了不止10%。

现象：

• TGN-2l 仅比 TGN-attn 高一点。

结论：

• 由于使用到了记忆单元，TGN-attn仅使用1层就可以达到不错的效果。
• 当使用1-hop邻居的记忆单元时，我们 间接地 使用了 比1-hop更远的信息。

6 结论

• TGN：通用的 时间连续图 深度学习框架。之前的一些工作，都可以看作是本文框架的一个特例。
• TGN可以做到SOTA。
• 本文对每个模块做了详细的消融实验。记忆模块（可以存储 长期信息），嵌入模块（生成最新的节点嵌入向量）很重要。

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