皆さんこんにちは、Wei Xue AI です。今日はナレッジ グラフの実践応用 18 - グラフ ニューラル ネットワーク GNN と組み合わせたナレッジ グラフの実際の応用、モデル構築、トレーニングについて紹介します。この記事ではその組み合わせ方法を詳しく紹介しますPy2neo (グラフ ニューラル ネットワーク、GNN) に基づくグラフ ニューラル ネットワークを使用したナレッジ グラフを使用して、アプリケーション プロジェクトを実装します。まず CSV データを Neo4j グラフ データベースにインポートし、次にトレーニングと予測に GNN を使用します。
記事ディレクトリ:
- プロジェクトの背景と目的
- ナレッジグラフの概要
- グラフ ニューラル ネットワークの概要
- データセットの準備
- Py2neo を使用して Neo4j にデータをインポートする
- GNN モデルの構築とトレーニング
- GNN モデルの予測と評価
- 要約する
1. プロジェクトの背景と目的
多くのアプリケーション シナリオでは、データ間に複雑な関係があり、ナレッジ グラフとグラフ ニューラル ネットワークを使用して、データ内の潜在的な情報をより適切にマイニングできます。このプロジェクトは、読者がこれら 2 つの技術の応用方法と利点を理解できるように、ナレッジ マップとグラフ ニューラル ネットワーク技術を組み合わせて応用プロジェクトを実現することを目的としています。
2. ナレッジグラフの概要
ナレッジ グラフは、エンティティ (ノード) とその関係 (エッジ) をグラフの形式で表す、構造化された知識表現です。ナレッジ グラフを使用すると、大量のデータを保存および取得でき、データ分析とマイニングの効率が向上します。
3. グラフニューラルネットワークの概要
グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフ データを処理するために特別に設計されたニューラル ネットワーク モデルのクラスです。ユークリッド空間でのグリッド構造データ (画像やシーケンス データなど) の処理に適した従来のニューラル ネットワーク モデル (畳み込みニューラル ネットワークやリカレント ニューラル ネットワークなど) とは異なり、GNN は主に非ユークリッド グラフ構造データに適しています。
グラフはノード（頂点）とエッジ（辺）で構成されており、ノードは次のことを表します。