graph convolutional network有什么比较好的应用task？

图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）之所以能够得到广泛的应用，关键在于它能够处理和学习图结构数据。图数据在现实世界中无处不在，而传统的深度学习模型（如CNN、RNN）在处理这类数据时往往力不从心。GCN的出现，为这些非欧几里得结构数据的学习提供了强大的工具。

以下是一些图卷积网络比较好的应用任务，并会尽量详细地阐述：

1. 节点分类 (Node Classification)

这是GCN最经典也是最基础的应用。在图结构数据中，每个节点都可能携带一些特征，并且节点之间通过边相连接，表示它们之间的关系。节点分类任务就是根据节点的特征以及它们在图中的连接关系，预测每个节点的类别。

详细说明：

应用场景举例：
社交网络用户分类： 预测一个社交网络中的用户是机器人、普通用户还是意见领袖。用户的个人信息（年龄、兴趣等）是节点特征，好友关系是图的连接。
论文引用网络中的论文主题分类： 预测一篇学术论文的主题。论文是节点，论文之间的引用关系是图的连接。论文本身可以包含标题、摘要等文本特征。
知识图谱中的实体类型预测： 预测知识图谱中的一个实体（如人、地点、事件）属于哪个类别。实体可以有属性作为特征，关系作为图的连接。
生物信息学中的蛋白质功能预测： 预测一个蛋白质可能具有的功能。蛋白质是节点，它们之间的相互作用或相似性是图的连接。蛋白质的氨基酸序列或结构信息可以作为节点特征。
GCN如何工作：
1. 节点特征和邻接矩阵： 每个节点都有一个特征向量（例如，社交用户的个人资料信息）。图的结构由邻接矩阵表示，其中$A_{ij}=1$表示节点$i$和节点$j$之间存在连接，$A_{ij}=0$表示不存在。
2. 消息传递（聚合邻居信息）： GCN的核心思想是“邻居的相似性会影响节点的表示”。每一层的GCN通过聚合其邻居节点的表示来更新当前节点的表示。具体来说，一个节点的新的表示是其自身上一层表示和其所有邻居节点上一层表示的加权平均。
3. 非线性变换： 聚合后的信息会通过一个可学习的权重矩阵进行线性变换，并应用一个非线性激活函数（如ReLU），以增加模型的表达能力。
4. 多层结构： 通过堆叠多层GCN，节点可以接收到更远距离邻居的信息。理论上，一个K层的GCN可以聚合K跳以内的邻居信息。
5. 最终输出： 最后一层的节点表示被输入到一个分类器（如Softmax层）中，用于预测节点的类别。
优势： GCN能够自然地利用节点的局部拓扑结构信息，这对于许多需要考虑关系的网络非常重要。相比于只使用节点特征的传统分类器，GCN通常能获得更好的性能。

2. 链接预测 (Link Prediction)

链接预测任务是预测图中两个节点之间是否存在连接（或者预测已有连接的强度或类型）。

详细说明：

应用场景举例：
推荐系统： 预测用户可能感兴趣的商品或内容。用户和商品可以看作节点，用户与商品之间的交互（如购买、点击）可以看作连接。
社交网络的好友推荐： 预测两个不认识的人是否可能成为朋友。
药物发现： 预测两种药物之间是否存在相互作用，或者预测一种药物是否能与某个靶点结合。
交通网络中的路段预测： 预测某个路段是否会发生拥堵。
GCN如何工作：
1. 学习节点嵌入（Embeddings）： GCN首先学习到每个节点的低维向量表示（嵌入）。这些嵌入捕获了节点的特征和其在图中的结构信息。
2. 计算节点对相似度： 对于图中任意两个节点$u$和$v$，可以通过它们的嵌入向量$h_u$和$h_v$来预测它们之间是否存在链接。常用的方法是将两个嵌入向量进行某种操作（如内积、点积、拼接后通过一个多层感知机 MLP），然后通过一个Sigmoid函数输出链接的概率。
3. 训练过程： 模型在已知存在的链接上进行训练，目标是让这些链接的预测概率最大化，同时让不存在的链接的预测概率最小化（通常通过负采样实现）。
优势： GCN能够学习到非常丰富的节点表示，这些表示包含了节点局部和全局的结构信息。通过这些高级的节点嵌入，能够更准确地捕捉节点之间的潜在关系。

3. 图分类 (Graph Classification)

图分类任务是为整个图分配一个类别。这与节点分类不同，节点分类是针对图中的单个节点，而图分类是针对整个图结构。

详细说明：

应用场景举例：
分子属性预测： 预测一个化学分子的溶解性、毒性等属性。分子可以用图表示，原子是节点，化学键是连接。
社交网络社区分类： 判断一个社交网络属于哪种类型（例如，是兴趣社区还是专业社区）。
代码相似度判断： 将程序代码表示成图结构（如抽象语法树AST），判断两个代码片段的功能是否相似。
GCN如何工作：
1. 学习节点嵌入： 首先，通过GCN为图中的每个节点学习到其表示（嵌入）。
2. 图级别的表示（Graph Readout）： 由于GCN输出的是节点级别的表示，我们需要一种机制将这些节点表示聚合起来，形成整个图的表示。这通常通过一个图读出（Graph Readout）操作来实现。常见的读出操作包括：
平均池化（Average Pooling）： 对所有节点的表示进行平均。
最大池化（Max Pooling）： 对所有节点的表示取最大值。
求和（Sum Pooling）： 对所有节点的表示进行求和。
更复杂的读出函数： 如Set2Set，或者使用Attention机制来加权聚合节点表示。
3. 最终分类： 将得到的图表示输入到一个分类器（如Softmax层）中，以预测图的类别。
优势： GCN能够有效地捕捉图的局部结构特征，并通过读出操作将其泛化到整个图。这使得GCN在处理分子结构、社交网络结构等复杂的图数据时表现出色。

4. 其他更高级的应用

除了上述三个核心任务，GCN还可以扩展到许多更复杂的场景：

图生成 (Graph Generation)：
应用： 生成新的分子结构，生成具有特定属性的社交网络，或者生成用户行为图。
GCN的应用： 可以结合变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）来学习图的分布，并从中采样生成新的图。GCN在其中扮演的角色是学习图的结构和节点特征的潜在表示。
图注意力网络 (Graph Attention Network, GAT)：
应用： 节点分类、链接预测等。
特点： GAT在GCN的基础上引入了注意力机制，允许模型在聚合邻居信息时，为不同的邻居分配不同的权重。这意味着模型可以学习哪些邻居对当前节点更重要，从而提高模型的鲁棒性和性能。这在节点特征差异较大或图结构复杂时尤为有用。
异质图神经网络 (Heterogeneous Graph Neural Networks, HGNNs)：
应用： 处理包含多种节点类型和多种关系类型的图，例如知识图谱、药物基因相互作用网络。
特点： 传统的GCN和GAT通常假设图是同质的（所有节点和边类型相同）。HGNNs则能够处理异质图，通过为不同类型的节点和边设计不同的 GCN/GAT 变体或传播机制。
时空图卷积网络 (Spatiotemporal Graph Convolutional Networks, STGCNs)：
应用： 交通流量预测、视频分析中的人体姿态预测、天气预测等涉及时空信息的图数据。
特点： STGCNs结合了图卷积（捕捉空间依赖性）和循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）（捕捉时间依赖性），能够同时处理图的空间结构和时间序列演变。例如，在交通流量预测中，路段之间的连接关系是空间依赖，而流量随时间的变化是时间依赖。

总结

图卷积网络（GCN）的优势在于其能够直接作用于图结构数据，并学习到包含节点特征和图拓扑信息的丰富表示。这使得它在处理各种涉及关系和网络结构的任务时具有天然的优势。从基础的节点分类，到预测关系（链接预测），再到对整个图进行理解（图分类），GCN及其变种的应用场景正在不断拓展。随着图数据在各个领域的普及，GCN及其相关技术必将在未来扮演越来越重要的角色。

ECCV 2018 Yao Ting 的一篇 paper，《Exploring Visual Relationship for Image Captioning》，用的 GCN。自己之前也想过这个，但人家已经做出来了。

GCN还可以用来做人脸聚类。注：这是我们CVPR 2019的一篇工作的介绍，对GCN的应用有一些新的理解，在此抛砖引玉，希望对大家的思路能有所启发。

人脸聚类其实可以理解成一个graph中的cluster detection问题。之前写的文章对人脸聚类做了些总结和分析。聚类的一个重要途径是借助graph，例如spectral clustering, hierarchical clustering之类。然而对于deep learning时代的大规模聚类，无标注数据通常来源于开放的场景（in-the-wild），数据内部的结构比较复杂，传统的方法难以处理这种复杂结构的数据。我们知道，GCN是很适合用来学习graph的结构特征的，那有没有办法让网络自动去学习一个正确的cluster应该具有什么样的结构呢？

一种类比：Graph与Image, Node与Pixel

假设我们有大量无标注的人脸数据，先用一个训练好的人脸识别网络提取特征，构建成一个affinity graph，如下图所示。我们的目标是从这个由人脸特征作为节点，人脸之间相似度作为边的graph中找到所有的cluster，让每个cluster都尽量代表一个人（identity）。

而Graph与image是有很多相似性的，graph中的node可以类比为image中的pixel。其实Image也可以理解为一种regular的graph，即每个节点与周围四个节点连接。我们知道，在image中找一个物体，其实就是在做目标检测这个任务。那么类似地，在graph中找一个cluster，是不是也可以利用类似的思路呢？

一种cluster的检测和分割框架：有监督的人脸聚类

我们CVPR 2019被接收为oral的工作实现了用检测和分割的思路来从affinity graph中学习如何找clusters。

图像中物体的检测和分割的代表作是Mask R-CNN，它主要包括region proposal, detection, NMS, segmentation四步。那么类似地，在我们这个框架中，给定无标注人脸数据的affinity graph（通常是KNN graph），我们先从中产生大量的proposal（sub-graph），然后使用一个GCN来筛选出高质量的proposal（detection），再利用另一个GCN来去掉其中的noise（segmentation），最后对这些proposal进行去重和合并，得到最终结果。我们的方法的聚类结果在多个数据集上均超越了传统聚类算法，也超越了我们此前在ECCV 2018展示的人脸聚类算法CDP[1]，例如在MS-Celeb-1M上：

把聚类结果分配标签之后加入到有标签数据中，用来训练人脸识别网络，对人脸识别性能的提升：

当然，由于graph的特殊性，很多技术细节是无法照搬Mask R-CNN的，因此我们都相应地提出了新的解决方案，例如如何在graph中生成有意义的proposal，如何解决训练过程中proposal质量太好而overfitting和质量太差不收敛的问题，以及如何更高效地做去重和合并。这些细节请参考我们的

论文：http://personal.ie.cuhk.edu.hk/~ccloy/files/cvpr_2019_cluster.pdf

代码：https://github.com/yl-1993/learn-to-cluster

Reference:

[1] Xiaohang Zhan, Ziwei Liu, Junjie Yan, Dahua Lin, and Chen Change Loy. Consensus-driven propagation in massive unlabeled data for face recognition. In ECCV, 2018.

[2] Lei Yang, Xiaohang Zhan, Dapeng Chen, Junjie Yan, Chen Change Loy and Dahua Lin. Learning to cluster faces on an affinity graph. In CVPR, 2019.