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半监督节点分类：标签传播和消息传递
半监督节点分类问题的常见解决方法：
- 特征工程
- 图嵌入表示学习
- 标签传播
- 图神经网络
基于“物以类聚，人以群分”的Homophily假设，讲解了Label Propagation、Relational Classification（标签传播）、Iterative Classification、Correct & Smooth（C & S）、Loopy Belief Propagation（消息传递）、Masked Lable Prediction等半监督和自监督节点分类方法。这些方法经常被用于节点分类任务的Baseline比较基线。消息传递和聚合的思路也影响了后续图神经网络的设计。
半监督节点分类 Transductive 直推式学习<->Inductive 归纳式学习
半监督节点分类问题求解思路
- 节点特征工程
- 节点表示学习（图嵌入）
- 标签传播（消息传递）
- 图神经网络
半监督节点分类问题-求解方法对比
| 方法 | 图嵌入 | 表示学习 | 使用属性特征 | 使用标注 | 直推式 | 归纳式 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 人工特征工程 | 是 | 否 | 否 | 否 | / | / |
| 基于随机游走的方法 | 是 | 是 | 否 | 否 | 是 | 否 |
| 基于矩阵分解的方法 | 是 | 是 | 否 | 否 | 是 | 否 |
| 标签传播 | 否 | 否 | 是/否 | 是 | 是 | 否 |
| 图神经网络 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
-
人工特征工程：节点重要度、集群系数、Graphlet等。
-
基于随机游走的方法，构造自监督表示学习任务实现图嵌入。无法泛化到新节点。
例如：DeepWalk、Node2Vec、LINE、SDNE等。
-
标签传播：假设“物以类聚，人以群分”，利用邻域节点类别猜测当前节点类别。无法泛化到新节点。
例如：Label Propagation、Iterative Classification、Belief Propagation、Correct & Smooth等。
-
图神经网络：利用深度学习和神经网络，构造邻域节点信息聚合计算图，实现节点嵌入和类别预测。
可泛化到新节点。
例如：GCN、GraphSAGE、GAT、GIN等。
标签传播和集体分类
- Label Propagation（Relational Classification）
- Iterative Classification
- Correct & Smooth
- Belief Propagation
- Masked Lable Prediction
具有相似属性特征的节点更可能相连且有相同类别
具有相似属性特征的节点更可能相连且具有相同类别
社群检测算法代码
# 运行社群检测算法
from networkx.algorithms import community
communities = community.label_propagation_communities(G)#获得每个社群的节点
node_groups = []
for com in communities:node_groups.append(list(com))
print(node_groups)#每个社群的分配颜色
color_mpa = []
for node_id in G:if node_id in node_groups[0]:color_map.append('blue')elif node_id in node_groups[1]:color_map.append('red')else:color_map.append('green')#可视化
nx.draw(G,node_color=color_map,with_labels = True)
pit.show()
参考资料
子豪兄视频：https://www.bilibili.com/video/BV1184y1G7pA/
GITHUB页面：https://github.com/TommyZihao/zihao_course/edit/main/CS224W/5-Semi.md