wehub-resource-sync
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.. _guide_cn-graph-heterogeneous:
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1.5 异构图
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:ref:`(English Version)<guide-graph-heterogeneous>`
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相比同构图，异构图里可以有不同类型的节点和边。这些不同类型的节点和边具有独立的ID空间和特征。
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例如在下图中，"用户"和"游戏"节点的ID都是从0开始的，而且两种节点具有不同的特征。
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.. figure:: https://data.dgl.ai/asset/image/user_guide_graphch_2.png
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一个异构图示例。该图具有两种类型的节点("用户"和"游戏")和两种类型的边("关注"和"玩")。
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创建异构图
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在DGL中，一个异构图由一系列子图构成，一个子图对应一种关系。每个关系由一个字符串三元组
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定义 ``(源节点类型, 边类型, 目标节点类型)`` 。由于这里的关系定义消除了边类型的歧义，DGL称它们为规范边类型。
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下面的代码是一个在DGL中创建异构图的示例。
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.. code::
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>>> import dgl
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>>> import torch as th
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>>> # 创建一个具有3种节点类型和3种边类型的异构图
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>>> graph_data = {
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... ('drug', 'interacts', 'drug'): (th.tensor([0, 1]), th.tensor([1, 2])),
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... ('drug', 'interacts', 'gene'): (th.tensor([0, 1]), th.tensor([2, 3])),
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... ('drug', 'treats', 'disease'): (th.tensor([1]), th.tensor([2]))
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... }
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>>> g = dgl.heterograph(graph_data)
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>>> g.ntypes
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['disease', 'drug', 'gene']
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>>> g.etypes
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['interacts', 'interacts', 'treats']
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>>> g.canonical_etypes
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[('drug', 'interacts', 'drug'),
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('drug', 'interacts', 'gene'),
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('drug', 'treats', 'disease')]
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注意，同构图和二分图只是一种特殊的异构图，它们只包括一种关系。
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.. code::
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>>> # 一个同构图
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>>> dgl.heterograph({('node_type', 'edge_type', 'node_type'): (u, v)})
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>>> # 一个二分图
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>>> dgl.heterograph({('source_type', 'edge_type', 'destination_type'): (u, v)})
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与异构图相关联的 *metagraph* 就是图的模式。它指定节点集和节点之间的边的类型约束。
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*metagraph* 中的一个节点 :math:`u` 对应于相关异构图中的一个节点类型。
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*metagraph* 中的边 :math:`(u,v)` 表示在相关异构图中存在从 :math:`u` 型节点到 :math:`v` 型节点的边。
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.. code::
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>>> g
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Graph(num_nodes={'disease': 3, 'drug': 3, 'gene': 4},
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num_edges={('drug', 'interacts', 'drug'): 2,
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('drug', 'interacts', 'gene'): 2,
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('drug', 'treats', 'disease'): 1},
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metagraph=[('drug', 'drug', 'interacts'),
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('drug', 'gene', 'interacts'),
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('drug', 'disease', 'treats')])
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>>> g.metagraph().edges()
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OutMultiEdgeDataView([('drug', 'drug'), ('drug', 'gene'), ('drug', 'disease')])
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相关API: :func:`dgl.heterograph`、 :py:attr:`~dgl.DGLGraph.ntypes`、 :py:attr:`~dgl.DGLGraph.etypes`、
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:py:attr:`~dgl.DGLGraph.canonical_etypes`、 :py:attr:`~dgl.DGLGraph.metagraph`。
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使用多种类型
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当引入多种节点和边类型后，用户在调用DGLGraph API以获取特定类型的信息时，需要指定具体的节点和边类型。此外，不同类型的节点和边具有单独的ID。
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.. code::
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>>> # 获取图中所有节点的数量
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>>> g.num_nodes()
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10
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>>> # 获取drug节点的数量
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>>> g.num_nodes('drug')
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3
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>>> # 不同类型的节点有单独的ID。因此，没有指定节点类型就没有明确的返回值。
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>>> g.nodes()
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DGLError: Node type name must be specified if there are more than one node types.
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>>> g.nodes('drug')
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tensor([0, 1, 2])
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为了设置/获取特定节点和边类型的特征，DGL提供了两种新类型的语法： `g.nodes['node_type'].data['feat_name']` 和 `g.edges['edge_type'].data['feat_name']` 。
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.. code::
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>>> # 设置/获取"drug"类型的节点的"hv"特征
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>>> g.nodes['drug'].data['hv'] = th.ones(3, 1)
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>>> g.nodes['drug'].data['hv']
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tensor([[1.],
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[1.],
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[1.]])
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>>> # 设置/获取"treats"类型的边的"he"特征
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>>> g.edges['treats'].data['he'] = th.zeros(1, 1)
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>>> g.edges['treats'].data['he']
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tensor([[0.]])
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如果图里只有一种节点或边类型，则不需要指定节点或边的类型。
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.. code::
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>>> g = dgl.heterograph({
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... ('drug', 'interacts', 'drug'): (th.tensor([0, 1]), th.tensor([1, 2])),
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... ('drug', 'is similar', 'drug'): (th.tensor([0, 1]), th.tensor([2, 3]))
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... })
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>>> g.nodes()
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tensor([0, 1, 2, 3])
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>>> # 设置/获取单一类型的节点或边特征，不必使用新的语法
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>>> g.ndata['hv'] = th.ones(4, 1)
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.. note::
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当边类型唯一地确定了源节点和目标节点的类型时，用户可以只使用一个字符串而不是字符串三元组来指定边类型。例如，
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对于具有两个关系 ``('user', 'plays', 'game')`` 和 ``('user', 'likes', 'game')`` 的异构图，
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只使用 ``'plays'`` 或 ``'like'`` 来指代这两个关系是可以的。
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从磁盘加载异构图
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逗号分隔值（CSV）
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""""""""""""""
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一种存储异构图的常见方法是在不同的CSV文件中存储不同类型的节点和边。下面是一个例子。
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.. code::
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# 数据文件夹
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data/
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|-- drug.csv # drug节点
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|-- gene.csv # gene节点
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|-- disease.csv # disease节点
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|-- drug-interact-drug.csv # drug-drug相互作用边
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|-- drug-interact-gene.csv # drug-gene相互作用边
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|-- drug-treat-disease.csv # drug-disease治疗边
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与同构图的情况类似，用户可以使用像Pandas这样的包先将CSV文件解析为numpy数组或框架张量，再构建一个关系字典，并用它构造一个异构图。
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这种方法也适用于其他流行的文件格式，比如GML或JSON。
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DGL二进制格式
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"""""""""""
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DGL提供了 :func:`dgl.save_graphs` 和 :func:`dgl.load_graphs` 函数，分别用于以二进制格式保存异构图和加载它们。
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边类型子图
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用户可以通过指定要保留的关系来创建异构图的子图，相关的特征也会被拷贝。
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.. code::
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>>> g = dgl.heterograph({
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... ('drug', 'interacts', 'drug'): (th.tensor([0, 1]), th.tensor([1, 2])),
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... ('drug', 'interacts', 'gene'): (th.tensor([0, 1]), th.tensor([2, 3])),
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... ('drug', 'treats', 'disease'): (th.tensor([1]), th.tensor([2]))
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... })
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>>> g.nodes['drug'].data['hv'] = th.ones(3, 1)
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>>> # 保留关系 ('drug', 'interacts', 'drug') 和 ('drug', 'treats', 'disease') 。
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>>> # 'drug' 和 'disease' 类型的节点也会被保留
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>>> eg = dgl.edge_type_subgraph(g, [('drug', 'interacts', 'drug'),
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... ('drug', 'treats', 'disease')])
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>>> eg
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Graph(num_nodes={'disease': 3, 'drug': 3},
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num_edges={('drug', 'interacts', 'drug'): 2, ('drug', 'treats', 'disease'): 1},
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metagraph=[('drug', 'drug', 'interacts'), ('drug', 'disease', 'treats')])
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>>> # 相关的特征也会被拷贝
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>>> eg.nodes['drug'].data['hv']
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tensor([[1.],
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[1.],
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[1.]])
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将异构图转化为同构图
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异构图为管理不同类型的节点和边及其相关特征提供了一个清晰的接口。这在以下情况下尤其有用:
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1. 不同类型的节点和边的特征具有不同的数据类型或大小。
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2. 用户希望对不同类型的节点和边应用不同的操作。
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如果上述情况不适用，并且用户不希望在建模中区分节点和边的类型，则DGL允许使用 :func:`dgl.DGLGraph.to_homogeneous` API将异构图转换为同构图。
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具体行为如下:
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1. 用从0开始的连续整数重新标记所有类型的节点和边。
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2. 对所有的节点和边合并用户指定的特征。
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.. code::
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>>> g = dgl.heterograph({
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... ('drug', 'interacts', 'drug'): (th.tensor([0, 1]), th.tensor([1, 2])),
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... ('drug', 'treats', 'disease'): (th.tensor([1]), th.tensor([2]))})
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>>> g.nodes['drug'].data['hv'] = th.zeros(3, 1)
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>>> g.nodes['disease'].data['hv'] = th.ones(3, 1)
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>>> g.edges['interacts'].data['he'] = th.zeros(2, 1)
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>>> g.edges['treats'].data['he'] = th.zeros(1, 2)
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>>> # 默认情况下不进行特征合并
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>>> hg = dgl.to_homogeneous(g)
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>>> 'hv' in hg.ndata
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False
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>>> # 拷贝边的特征
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>>> # 对于要拷贝的特征，DGL假定不同类型的节点或边的需要合并的特征具有相同的大小和数据类型
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>>> hg = dgl.to_homogeneous(g, edata=['he'])
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DGLError: Cannot concatenate column ‘he’ with shape Scheme(shape=(2,), dtype=torch.float32) and shape Scheme(shape=(1,), dtype=torch.float32)
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>>> # 拷贝节点特征
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>>> hg = dgl.to_homogeneous(g, ndata=['hv'])
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>>> hg.ndata['hv']
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tensor([[1.],
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[1.],
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[1.],
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[0.],
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[0.],
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[0.]])
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原始的节点或边的类型和对应的ID被存储在 :py:attr:`~dgl.DGLGraph.ndata` 和 :py:attr:`~dgl.DGLGraph.edata` 中。
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.. code::
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>>> # 异构图中节点类型的顺序
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>>> g.ntypes
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['disease', 'drug']
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>>> # 原始节点类型
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>>> hg.ndata[dgl.NTYPE]
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tensor([0, 0, 0, 1, 1, 1])
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>>> # 原始的特定类型节点ID
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>>> hg.ndata[dgl.NID]
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tensor([0, 1, 2, 0, 1, 2])
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>>> # 异构图中边类型的顺序
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>>> g.etypes
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['interacts', 'treats']
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>>> # 原始边类型
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>>> hg.edata[dgl.ETYPE]
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tensor([0, 0, 1])
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>>> # 原始的特定类型边ID
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>>> hg.edata[dgl.EID]
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tensor([0, 1, 0])
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出于建模的目的，用户可能需要将一些关系合并，并对它们应用相同的操作。为了实现这一目的，可以先抽取异构图的边类型子图，然后将该子图转换为同构图。
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.. code::
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>>> g = dgl.heterograph({
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... ('drug', 'interacts', 'drug'): (th.tensor([0, 1]), th.tensor([1, 2])),
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... ('drug', 'interacts', 'gene'): (th.tensor([0, 1]), th.tensor([2, 3])),
|
||
... ('drug', 'treats', 'disease'): (th.tensor([1]), th.tensor([2]))
|
||
... })
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>>> sub_g = dgl.edge_type_subgraph(g, [('drug', 'interacts', 'drug'),
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||
... ('drug', 'interacts', 'gene')])
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>>> h_sub_g = dgl.to_homogeneous(sub_g)
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>>> h_sub_g
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Graph(num_nodes=7, num_edges=4,
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...)
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