一种针对关系不确定性的贝叶斯异质图神经网络

由不同类型的节点和边组成的异质图在现实世界中具有广泛的应用场景.近年来,针对此类图数据的异质图神经网络研究与应用取得了很好的进展,但是现有的异质图神经网络在构建时没有考虑到异质图中存在关系的不确定性问题,因而在面对包含不确定性的关系的对抗性实例干扰时也暴露出鲁棒性较弱的缺点.针对上述问题,本文提出贝叶斯异质图神经网络模型(Bayesian Heterogeneous Neural Network,BHNN),用于解决异质图中关系不确定性问题并提高模型的鲁棒性.BHNN首先基于异质图的领域知识预定义不同的元路径,然后针对表示单一关系的每条元路径构建由相同类型节点构成的元路径邻居图,每个元路径邻居图被看作是一个随机图参数族的实现并可以使用随机块模型对其建模,最后结合贝叶斯方法对随机图的参数和节点标签的联合后验进行推理得到节点的预测标签的概率分布.节点分类实验结果表明:在ACM、DBLP和IMDB三个基准数据集上,相比较于目前最好的图数据训练模型,BHNN的微F1与宏F1分别平均提高了1.59%与1.36%,这验证了本文算法的有效性和优越性.在节点攻击实验中,相比较于基准方法中的图神经网络,BHNN仍保持最好的节点分类效果,同时节点分类能力下降的幅度小于其他异质图神经网络,该实验结果验证了本文提出的模型具有更强的鲁棒性.