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4-2 可扩展的图神经结构搜索系统

医药生物2022-07-18DataFunSummit2022：图机器学习峰会郭***

AI智能总结

总结

问题

图数据广泛存在于社交网络、知识图谱、药物和新材料等领域，图神经网络（GNN）被广泛应用于异常检测、蛋白质结构预测等场景。图卷积神经网络（GCN）、图注意力网络（GAT）和图SAGE等GNN模型通过消息传递机制聚合邻居信息，提升表达能力。然而，传统的消息传递机制（NMP）在大规模图数据上存在高通信开销和训练/预测时间长的问题，且针对任务设计GNN需要专业知识。

方法

为解决GNN的可扩展性问题，本文提出了可扩展图神经架构范式（SGAP），定义了可扩展训练流程的抽象，包括预处理（聚合）、模型训练（更新）和后处理（聚合）三个阶段。SGAP范式通过在图的层次上刻画数据流动，避免了NMP范式中的高通信开销。此外，本文设计了自动化搜索系统PaSca，包括搜索引擎和评估引擎，用于推荐和评估兼顾多个优化目标的Scalable GNN配置。

SGAP范式

SGAP范式包括三个主要操作：

预处理：使用图聚合器（如GCN、APPNP、MotifNet）聚合邻居节点的特征。
训练：使用消息聚合器（如mean、max、gate）聚合来自预处理阶段的消息，并利用机器学习模型（如MLP）更新节点特征。
后处理：将软标签作为新的特征，并再次使用图聚合器聚合邻居的标签信息，得到最终预测。

PaSca系统

PaSca系统包括搜索引擎和评估引擎：

搜索引擎：在SGAP的三个阶段设计空间中推荐配置实例，处理不同优化目标之间的权衡。
评估引擎：使用图数据聚合器切分大图，并基于已经计算好的消息计算下一阶段的消息；使用神经网络结构训练器进行Mini-batch训练和异步网络更新。

实验

实验结果表明：

基于SGAP的APPNP比基于NMP的GraphSAGE更可扩展，加速比更接近理想值。
PaSca搜索出的代表性方法（如GBP）能兼顾多个搜索目标，如PaSca-V3在预测性能和效率上均优于PaSca-V2和JK-Net。
基于SGAP的网络结构在预测性能上具有竞争力，PaSca-V3在不同数据集上取得了最佳性能。

结论

本文设计的PaSca系统实现了自动化建模10亿节点的超大规模图神经网络系统，并在视频推荐和内容风控等场景中广泛应用。系统部分功能已开源，并获得了CCF A类数据挖掘旗舰会议WWW2022的“最佳学生论文奖”。PaSca搜索出的代表性模型在预测性能、效率以及可扩展性等多个方面超越现有的SOTA GNN模型，为研究者探索Scalable GNN结构设计提供了有力工具。