7、图嵌入技术的原理与应用

图嵌入技术的原理与应用

在图数据处理和机器学习领域，图嵌入是一项关键技术，它能将复杂的图数据转化为低维向量，从而方便进行各种分析和建模。本文将深入探讨图嵌入的相关技术，包括GNN和N2V嵌入的比较、端到端GNN模型的应用，以及图表示和嵌入的理论基础。

1. GNN与N2V嵌入在随机森林分类中的表现

在处理图数据时，GNN（图神经网络）和N2V（Node2Vec）是两种常用的嵌入方法。GNN以结构化方式处理整个图，其输出嵌入与输入图的节点顺序自然对应；而N2V通过从每个节点开始的独立随机游走生成嵌入，其嵌入顺序不一定与原始图数据结构中的节点顺序匹配，因此需要一个明确的对齐步骤，以确保每个N2V嵌入与从图中提取的相应标签正确关联，这对于监督学习任务至关重要。

在随机森林分类任务中，我们使用GNN和N2V嵌入作为输入特征，代码如下：

clf_gnn = RandomForestClassifier()  
clf_gnn.fit(X_train_gnn, y_train_gnn)
clf_n2v = RandomForestClassifier() 
clf_n2v.fit(X_train_n2v, y_train_n2v)

为了评估模型性能，我们使用了两个基本指标：
- 准确率（Accuracy） ：衡量模型正确预测的比例，例如准确率为84.52%意味着模型在100次预测中大约正确预测了85次。
- F1分数（F1 score） ：平衡了精确率和召回率，在数据不平衡的情况