Разработка GNN для анализа знаний (Knowledge Graph Reasoning)

Разработка GNN для анализа знаний (Knowledge Graph Reasoning)

Knowledge Graph (KG) — это граф сущностей и отношений: (Компания A) → [владеет] → (Компания B), (Препарат X) → [лечит] → (Заболевание Y). Стандартные ML-методы работают с табличными данными и не умеют эксплуатировать структуру графа. Graph Neural Networks (GNN) решают задачи на KG: предсказание пропущенных связей, классификация узлов, вывод новых фактов — то, что в классическом подходе требовало бы ручных правил или SPARQL-запросов.

Типы задач на Knowledge Graph

Link Prediction — самая распространённая задача. Дано: (Белок A) → [взаимодействует с] → (?). Нужно предсказать, с какими другими белками взаимодействует A. Применения: drug discovery, рекомендательные системы, fraud detection (кто связан с мошенником?).

Entity Classification — классификация узлов на основе их связей в графе. Пример: определить тип юридического лица (физлицо / компания / ИП) по характеру финансовых транзакций.

Reasoning / Multi-hop Inference — вывод по цепочке: (A работает в B) + (B является дочкой C) → вывести, что A косвенно связан с C. Используется в compliance-системах и knowledge base completion.

Архитектура GNN для KG Reasoning

Для link prediction используем R-GCN (Relational GCN) — расширение Graph Convolutional Network для графов с типизированными рёбрами:

import torch
import torch.nn as nn
from torch_geometric.nn import RGCNConv

class KnowledgeGraphRGCN(nn.Module):
    def __init__(self, num_entities: int, num_relations: int,
                 embedding_dim: int = 200, num_layers: int = 3):
        super().__init__()
        self.entity_emb = nn.Embedding(num_entities, embedding_dim)
        self.convs = nn.ModuleList([
            RGCNConv(embedding_dim, embedding_dim, num_relations)
            for _ in range(num_layers)
        ])
        self.dropout = nn.Dropout(0.2)

    def forward(self, edge_index, edge_type):
        x = self.entity_emb.weight
        for conv in self.convs:
            x = torch.relu(conv(x, edge_index, edge_type))
            x = self.dropout(x)
        return x

    def score_triple(self, head_emb, tail_emb, relation_id):
        # DistMult scoring function
        rel = self.relation_emb(relation_id)
        return (head_emb * rel * tail_emb).sum(dim=-1)

Для более сложного reasoning с multi-hop цепочками используем CompGCN или NBFNet (Neural Bellman-Ford Networks) — последний показывает лучшее качество на бенчмарках FB15k-237 и WN18RR.

Масштабируемость: работа с большими графами

KG реального масштаба: Wikidata содержит 100M+ узлов, 1B+ рёбер. Полное обучение GNN на таком графе невозможно в naive режиме. Применяем:

• Mini-batch sampling: GraphSAGE-style neighborhood sampling — каждый mini-batch содержит k-hop окружение выбранных узлов
• Negative sampling: для обучения link prediction нужны negative примеры; используем self-adversarial negative sampling из RotatE
• Mixed CPU/GPU training: хранение эмбеддингов на CPU, вычисления на GPU через PyG + DGL

# Пример с DGL для масштабируемого обучения
from dgl.dataloading import MultiLayerNeighborSampler, EdgeDataLoader

sampler = MultiLayerNeighborSampler([15, 10, 5])  # fanout per layer
dataloader = EdgeDataLoader(
    graph, train_eids,
    sampler,
    batch_size=1024,
    shuffle=True,
    num_workers=4
)

Применение в реальных доменах

Биомедицина — предсказание drug-target interactions. Граф: белки, гены, заболевания, препараты, побочные эффекты. MRR (Mean Reciprocal Rank) на DRKG: 0.32–0.38 для R-GCN vs 0.41–0.47 для NBFNet.

Финансовые системы — граф транзакций, компаний, директоров, адресов. Задача: обнаружение скрытых связей для AML compliance. F1 на детекции подозрительных связей: 0.78–0.84.

E-commerce — KG товаров, категорий, атрибутов, брендов. Link prediction → item-to-item recommendation. NDCG@10 выше baseline коллаборативной фильтрации на 8–12%.

Построение KG из неструктурированных данных

Если у заказчика нет готового KG, первый этап — его построение: NER (Named Entity Recognition) для извлечения сущностей из текстов, RE (Relation Extraction) для извлечения связей. Используем SpanBERT или REBEL (модель, совмещающая NER и RE в одном проходе).

Этапы разработки

Анализ данных: структура, размер, качество существующего графа или источники для его построения. Выбор архитектуры GNN под задачу. Построение или очистка KG, нормализация сущностей (entity linking). Обучение модели, настройка гиперпараметров, оценка на hold-out тестовом наборе. Разработка API для инференса, интеграция в продукт.