DGI新场景, 新任务

在链路预测任务上，可以通过引入不同的技术和数据增强策略，生成更具挑战性和创新性的子任务。以下是一些特殊处理方法及新任务示例：

1. 多跳链路预测

任务描述：预测间接关系（如药物-蛋白-疾病路径）上的潜在交互。
应用场景：

  • 药物通过蛋白质间接作用于疾病，预测潜在药物-疾病关系。
  • 预测药物和疾病通过共同蛋白质形成的多跳路径。

方法：

  • 使用图神经网络（GNN）或随机游走方法生成多跳路径特征。
  • 引入路径计数或注意力机制衡量不同路径的重要性。

2. 动态链路预测

任务描述：在时间序列数据中预测未来的交互关系变化。
应用场景：

  • 预测随着疾病进展，疾病相关蛋白质或药物靶点的动态变化。

方法：

  • 使用动态图网络（Dynamic Graph Neural Networks, DGNN）。
  • 构建时序快照，结合RNN或Transformer进行时间建模。

3. 稀有交互预测（零样本链路预测）

任务描述：在数据集中存在的稀疏区域进行链路预测，专注于极少或从未出现的交互对。
应用场景：

  • 预测那些尚未有已知交互关系的新药物或新疾病相关蛋白。

方法：

  • 使用对比学习或生成模型（如GANs）生成潜在交互。
  • 强化学习（RL）模拟数据采样策略，提升在稀疏区域的性能。

4. 负样本生成与对抗链路预测

任务描述：在负样本生成中引入对抗机制，提升模型的鲁棒性和泛化能力。
应用场景：

  • 训练模型区分真实和虚假的交互关系，提升链路预测的准确性。

方法：

  • 使用生成对抗网络（GAN）生成假交互关系（负样本）。
  • 结合自监督学习，在真实与假交互间进行对比学习。

5. 异质网络上的多关系链路预测

任务描述：在不同类型节点之间预测复杂的多关系交互。
应用场景：

  • 同时预测药物-蛋白、蛋白-疾病等多类交互关系，而非单一任务。

方法：

  • 使用异质图神经网络（Heterogeneous GNN, HGNN）处理多类型节点和多关系链路。
  • 通过关系聚合机制学习不同关系的重要性。

6. 跨模态链路预测

任务描述：结合其他模态数据（如蛋白质结构、药物分子结构）进行链路预测。
应用场景：

  • 结合蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）和分子特征，提升药物-蛋白预测性能。

方法：

  • 多模态融合网络（如Transformer或多通道GNN）结合序列、文本和网络数据进行链路预测。
  • 使用跨模态注意力机制对不同模态信息进行加权。

7. 冷启动链路预测

任务描述：预测在训练数据中完全没有交互记录的新节点之间的交互关系。
应用场景：

  • 预测新发现的蛋白质或新药物的潜在交互靶点。

方法：

  • 使用迁移学习或预训练模型，将在其他生物网络上训练的模型迁移到新节点数据中。
  • 使用少样本学习（Few-Shot Learning）策略，学习新节点的初始表示。

8. 路径挖掘与解释性链路预测

任务描述：在链路预测的同时，挖掘出潜在路径并解释交互的生物学机制。
应用场景：

  • 解释药物通过中间蛋白或基因影响疾病的路径，提升模型可解释性。

方法：

  • 使用注意力机制或路径聚合模型，生成可解释路径。
  • 引入GNN解释器（如PGExplainer）对模型预测进行解释。

9. 多任务学习的链路预测

任务描述：同时进行多种链路预测任务，例如药物-蛋白、蛋白-疾病链路的联合学习。
应用场景：

  • 通过一个模型同时预测多种关系，提高任务之间的互补性。

方法：

  • 构建多任务学习框架，在不同任务之间共享参数和表示。
  • 使用自适应权重调整各任务的重要性。

这些任务可以进一步挖掘生物网络中的潜在关系，并为药物发现和疾病研究提供新的思路。如果你对某个方向感兴趣，可以深入探讨具体方法和实现细节。

数据集的划分

在少样本学习（Few-Shot Learning, FSL）任务中，数据集的划分至关重要，需要确保模型能够在极少量的样本上进行学习并泛化到未见的类别或关系。针对链路预测任务或生物网络数据集，以下是合理的数据集划分方法和步骤：

1. 划分思路与原则

  • 训练集（Train Set）：用于模型学习的主要数据集，包含充足的已知交互关系。
  • 验证集（Validation Set）：在少量样本上进行调优，确保模型不会过拟合。
  • 测试集（Test Set）：包含从未见过或极少样本的交互关系，评估模型在真实少样本场景中的表现。

少样本学习的核心在于模拟稀缺条件，因此通常采用以下两种方式进行数据划分：

  • 节点冷启动（New Node Split）：测试集包含的新节点在训练集中完全未出现，考察模型处理新节点的能力。
  • 边冷启动（New Edge Split）：训练集中缺少特定类别的交互边，模型需预测未见过的节点对或关系类型。

2. 数据集划分方法

方法1：按关系类型划分

  • 步骤：

    1. 将所有已知交互关系按类别（药物-疾病、药物-蛋白、疾病-蛋白）进行划分。
    2. 随机选取部分交互类别，仅保留极少数样本（如5-10个）在训练集中，其余交互关系留作测试集。
    3. 确保不同类别关系在训练集和测试集中分布均匀。

  • 示例：

    • 90% 药物-蛋白交互作为训练集，10%作为测试集。
    • 完全移除某类药物-疾病关系，仅保留少量用于训练。

方法2：按节点类别划分（冷启动）

  • 步骤：

    1. 将数据集中所有节点（药物/蛋白/疾病）分成训练和测试集合。
    2. 确保在测试集中包含的节点在训练集未出现或仅在少量交互中存在。
    3. 模拟新药物或新疾病在数据集中的冷启动情境。

  • 示例：

    • 选取10%疾病节点，使得所有与这些疾病相关的交互关系仅在测试集中。
    • 随机移除新蛋白质节点，并在训练集中保留极少交互记录。

方法3：按时间切片划分（时间序列）

  • 步骤：

    1. 按交互关系的时间顺序将数据集划分为过去和未来两个部分。
    2. 使用过去的交互关系作为训练集，未来新增的关系作为测试集。

  • 示例：

    • 使用2020年之前的交互数据训练模型，预测2021年后的交互作为测试集。
    • 仅使用部分新发现药物或蛋白质进行模型评估。

3. 少样本划分比例建议

  • 训练集：占总数据的 70-80%（保留大部分常见关系）。
  • 验证集：占总数据的 10-15%（包含少量稀缺关系）。
  • 测试集：占总数据的 10-15%（包含冷启动节点或关系）。

对于极端少样本任务，可在测试集中完全移除部分交互类别，构建零样本学习（Zero-Shot Learning, ZSL）任务。

4. 数据增强与平衡

  • 负样本生成：在划分数据时，同时生成负样本，即不存在交互的节点对，确保模型能够学习区分正负样本。
  • 数据平衡：如果某类关系样本数量极少，可以通过过采样或生成式对抗网络（GAN）进行数据扩充。

5. 示例划分方案（药物-蛋白质交互）

假设数据集包含5000个药物-蛋白质交互关系，包含1000个蛋白质和800个药物节点：

  • 训练集：4500个交互关系，其中药物和蛋白质节点基本覆盖。
  • 验证集：250个交互关系，涉及少量新节点（如50个新药物或蛋白质）。
  • 测试集：250个交互关系，完全包含未见过的新节点或交互类别。

6. 验证和测试方式

  • N-Way K-Shot学习：在测试集中随机抽取N类关系，每类关系仅使用K个样本进行训练，剩余样本作为测试集。
  • 交叉验证（Cross-Validation）：对少量样本多次重复抽样，提升模型鲁棒性和可靠性。

示例：5-way 5-shot，即选择5类关系，每类关系仅保留5个样本用于训练。

7. 少样本学习适用模型

  • 度量学习（Metric Learning）：如Prototypical Networks，Siamese Networks。
  • 元学习（Meta-Learning）：如MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）。
  • 图神经网络（GNN）：如GraphSAGE，GAT，专门处理节点嵌入和链路预测。

这些模型通过学习小样本特征，使模型在极少量交互关系中仍能有效进行预测。

如果需要进一步示例代码或具体的数据处理流程，可以继续探讨！

posted @ 2025-01-02 08:28  GraphL  阅读(107)  评论(0)    收藏  举报