圖形資料函式庫機器學習應用案例解析

import networkx as nx
import numpy as np
from stellargraph import StellarGraph
from stellargraph.layer import GraphSAGE
from stellargraph.mapper import FullBatchNodeGenerator

# 建立一個簡單的圖形
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 4)])

# 將圖形轉換為StellarGraph物件
graph = StellarGraph.from_networkx(G)

# 建立GraphSAGE模型
generator = FullBatchNodeGenerator(graph, sparse=True)
graphsage = GraphSAGE(
    layer_sizes=[64, 32],
    generator=generator,
    bias=True,
    dropout=0.5,
)

# 編譯模型
x_inp, x_out = graphsage.build()
model = tf.keras.Model(inputs=x_inp, outputs=x_out)

#### 內容解密：
此程式碼範例展示瞭如何使用GraphSAGE進行節點分類別。首先，我們建立了一個簡單的圖形，然後將其轉換為StellarGraph物件。接著，我們建立了一個GraphSAGE模型，並編譯它以進行訓練。GraphSAGE是一種用於圖形資料的深度學習方法，它透過聚合鄰居節點的資訊來學習節點的表示。

#### 程式碼範例2：使用DeepWalk進行節點嵌入
```python
from gensim.models import Word2Vec
from stellargraph.data import BiasedRandomWalk

# 建立一個BiasedRandomWalk物件
rw = BiasedRandomWalk(graph)

# 生成隨機遊走序列
walks = rw.run(
    nodes=graph.nodes(),  # 根節點
    length=100,  # 隨機遊走的長度
    n=10,  # 每次根節點的隨機遊走次數
    p=0.5,  # 傳回上一節點的機率
    q=2.0,  # 移動到遠離上一節點的節點的機率
)

# 使用Word2Vec訓練模型
model = Word2Vec(walks, size=128, window=5, min_count=0, sg=1, workers=2, iter=1)

#### 內容解密：
此程式碼範例展示瞭如何使用DeepWalk進行節點嵌入。首先，我們建立了一個BiasedRandomWalk物件，並使用它生成隨機遊走序列。然後，我們使用Word2Vec訓練模型，以學習節點的嵌入表示。DeepWalk是一種用於圖形資料的無監督學習方法，它透過隨機遊走來捕捉節點之間的結構資訊。

## 未來研究方向
未來的研究可以進一步探索圖神經網路在不同領域的應用，如社交網路分析、推薦系統和生物資訊學。同時，如何提高圖神經網路的可解釋性和可擴充套件性也是重要的研究方向。

#### 內容解密：
本章總結了圖形資料在機器學習中的應用，並強調了圖神經網路的重要性。圖神經網路是一種能夠捕捉圖形資料中複雜關係的深度學習方法，它在多個領域具有廣泛的應用前景。未來的研究可以進一步探索圖神經網路的應用和改進。

## 串流影音市場的實體解析挑戰與圖形演算法解決方案

### 市場背景與挑戰
全球串流影音市場正經歷快速成長，市場規模預估將於2030年達到4168.4億美元。為了在競爭中脫穎而出，串流媒體服務供應商必須提供個人化的內容推薦，滿足數百萬使用者的需求。這不僅需要對內容進行精確分類別，還需要深入瞭解使用者的觀看習慣。

#### 實體解析問題的核心挑戰
在現今的串流影音市場中，實體解析（Entity Resolution）成為一項關鍵挑戰。實體解析旨在識別資料集中代表同一真實實體的多個實體，並將它們連結或合併。串流媒體服務供應商面臨至少三項實體解析挑戰：

1. **多重灌置授權問題**：使用者可能在不同裝置上使用不同的授權方案。
2. **企業合併問題**：公司合併後需要整合不同公司的資料函式庫，例如迪士尼將迪士尼、皮克斯、漫威和國家地理的內容整合。
3. **合作夥伴關係問題**：供應商可能與其他公司建立合作關係，例如威訊（Verizon）使用者可免費獲得迪士尼+、Hulu和ESPN+的服務。

### 圖形演算法解決方案

#### 問題定義
每個真實使用者可能擁有多個數位身份，目標是發現這些身份之間的隱藏連結，並將相關資訊整合，以形成對使用者更完整的瞭解，進而提供更精準的內容推薦。

#### 解決方案：根據圖形的實體解析
實體解析包含兩個主要步驟：判斷哪些實體可能是相同的，以及合併這些實體。由於缺乏訓練資料，本案例採用無監督學習方法，透過分析資料特徵和社群結構進行實體解析。

##### 判斷實體相似性
在缺乏標記資料的情況下，系統依賴資料本身的特性進行無監督學習。可能的情況包括：

* 使用者忘記原有帳號而建立新帳號
* 不同串流服務公司合併或建立合作夥伴關係
* 使用者故意建立多個帳號以利用多重會員獎勵或區分不同觀看行為

這些情境提供了實體解析的線索，例如透過裝置ID或個人資訊進行匹配。

### 實體解析的技術實作

#### 圖資料函式庫的應用
TigerGraph圖資料函式庫被用於實作實體解析。透過圖形演算法，可以有效地識別不同實體之間的關聯。

```gsql
# GSQL範例查詢陳述式
CREATE QUERY entityResolution(STRING seed_id) FOR GRAPH video_streaming {
    # 定義查詢引數與傳回結果
    SetAccum<EDGE> @@edge_set;
    
    # 遍歷圖結構，尋找與seed_id相關的節點
    Seed = {seed_id};
    WHILE Seed != EMPTY DO
        Step = SELECT t FROM Seed:s - (:e) - :t
                   ACCUM @@edge_set += e;
        Seed = Step;
    END;
    
    # 傳回結果集
    RETURN @@edge_set;
}

CREATE QUERY entity_resolution(/* 引數列表 */) FOR GRAPH video_customer_accounts {
    /* 初始化：為每個Account建立User頂點 */
    CREATE QUERY init_users() {
        FOR acc IN Account {
            CREATE (user:User {id: acc.id});
            CREATE (acc)-[:BELONGS_TO]->(user);
        }
    }

    /* 相似度檢測：計算User之間的Jaccard相似度 */
    CREATE QUERY detect_similarity() {
        FOR user1 IN User {
            FOR user2 IN User {
                IF user1 != user2 {
                    similarity = JaccardSimilarity(user1.neighbors, user2.neighbors);
                    IF similarity > threshold {
                        CREATE (user1)-[:SameAs {weight: similarity}]->(user2);
                    }
                }
            }
        }
    }

    /* 合併：找出連通分量並合併User頂點 */
    CREATE QUERY merge_users() {
        components = ConnectedComponents(User, SameAs);
        FOR component IN components {
            main_user = component.max_by(degree);
            FOR user IN component {
                IF user != main_user {
                    TRANSFER_EDGES(user, main_user);
                    DELETE (user);
                }
            }
        }
    }
}