Розробка GNN для аналізу знань (Knowledge Graph Reasoning)

Розробка GNN для аналізу графів знань (Knowledge Graph Reasoning)

Граф знань (KG) — це граф сутностей та відносин: (Компанія A) → [володіє] → (Компанія B), (Препарат X) → [лікує] → (Захворювання Y). Стандартні ML-методи працюють з табличними даними та не можуть експлуатувати структуру графа. Graph Neural Networks (GNN) розв'язують задачі на KG: передбачення пропущених зв'язків, класифікацію вузлів, висновок нових фактів — те, що в класичному підході вимагало б ручних правил або SPARQL-запитів.

Типи задач на Knowledge Graph

Link Prediction — найпоширеніша задача. Дано: (Білок A) → [взаємодіє з] → (?). Потрібно передбачити, з якими іншими білками взаємодіє A. Застосування: drug discovery, рекомендаційні системи, fraud detection (хто пов'язаний з шахраєм?).

Entity Classification — класифікація вузлів на основі їх зв'язків у графі. Приклад: визначити тип юридичної особи (фізична особа / компанія / ФОП) за характером фінансових транзакцій.

Reasoning / Multi-hop Inference — висновок за ланцюгом: (A працює в B) + (B є дочкою C) → вивести, що A непрямо пов'язаний з C. Використовується в compliance-системах та Knowledge base completion.

Архітектура GNN для KG Reasoning

Для link prediction використовуємо R-GCN (Relational GCN) — розширення Graph Convolutional Network для графів з типізованими ребрами:

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 складніших multi-hop ланцюжків reasoning використовуємо CompGCN або NBFNet (Neural Bellman-Ford Networks) — останній показує кращу якість на бенчмарках FB15k-237 та WN18RR.

Масштабованість: робота з великими графами

KG реального масштабу: Wikidata містить 100M+ вузлів, 1B+ ребер. Повне навчання GNN на такому графе неможливо в naive режимі. Застосовуємо:

• Mini-batch sampling: GraphSAGE-style neighborhood sampling — кожен mini-batch містить k-hop околиці вибраних вузлів
• Negative sampling: для навчання link prediction потрібні negative приклади; використовуємо self-adversarial negative sampling з RotatE
• Mixed CPU/GPU training: зберігання embedding на CPU, обчислення на GPU через PyG + DGL

# Приклад з DGL для масштабованого навчання
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
)

Застосування в реальних доменах

Біомедицина — передбачення drug-target interactions. Граф: білки, гени, захворювання, препарати, побічні ефекти. MRR (Mean Reciprocal Rank) на DRKG: 0.32–0.38 для R-GCN vs 0.41–0.47 для NBFNet.

Фінансові системи — граф транзакцій, компаній, директорів, адрес. Задача: виявлення прихованих зв'язків для AML compliance. F1 на детекції підозрілих зв'язків: 0.78–0.84.

E-commerce — KG товарів, категорій, атрибутів, брендів. Link prediction → item-to-item recommendation. NDCG@10 вища за baseline колаборативної фільтрації на 8–12%.

Побудова KG з неструктурованих даних

Якщо у замовника немає готового KG, перший етап — його побудова: NER (Named Entity Recognition) для екстракції сутностей з текстів, RE (Relation Extraction) для екстракції зв'язків. Використовуємо SpanBERT або REBEL (модель, що поєднує NER та RE в одному проході).

Етапи розробки

Аналіз даних: структура, розмір, якість існуючого графа або джерела для його побудови. Вибір архітектури GNN під задачу. Побудова або очищення KG, нормалізація сутностей (entity linking). Навчання моделі, налаштування гіперпараметрів, оцінка на hold-out тестовому наборі. Розробка API для інференсу, інтеграція в продукт.