スタンフォード大の講義から学ぶ

グラフニューラルネットワークを用いたモデルの作成プロセス

こんにちは。パロアルトインサイト、データサイエンティストの辻です。今回は、Stanford Center for Professional Development (SCPD) で履修した「Machine Learning with Graphs」について、まとめを書きたいと思います。このクラスでは、グラフデータを用いた機械学習モデルとその応用について学びました。グラフ構造のデータは、ソーシャルネットワーク (SNS) のフォロワーのおすすめ、タンパク質相互作用の解析、ECサイトのおすすめ商品など、さまざまなビジネスで利用されています。他のデータと比べて、グラフデータはデータ同士の関係性を線で表現できる点が特徴的です。

このブログでは、Spotifyの「The Million Playlist Dataset」を使用して、グラフニューラルネットワークを用いたおすすめモデルの作成プロセスをご紹介します。

目次

グラフニューラルネットワーク (GNN)の利点

グラフニューラルネットワーク (GNN)の注意点

構築環境

ステップ１：学習データのダウンロード

ステップ２：学習データの準備

ステップ３：モデルの学習

まとめ

グラフニューラルネットワーク (GNN) は、従来のニューラルネットワークに比べていくつかの利点と注意点があります。

利点

1. 関係性の捕捉: グラフデータは点と線で構成されており、GNNはこの構造を自然に活用してデータ間の関係性を学習します。これにより、ソーシャルネットワークや化学構造、道路網などの複雑なネットワークデータを効果的にモデル化できます。
2. 高い表現力: グラフ構造は、非線形で複雑な関係を持つデータを表現するのに非常に適しています。GNNはこれらの関係性を考慮することで、単純な特徴量の組み合わせでは捕捉できない深いパターンを学習できます。
3. 柔軟なデータ形式の対応: グラフデータは、多様な形式のデータを一つのモデルに統合するのに適しています。例えば、ユーザーの属性情報、行動履歴、ソーシャルネットワークの構造を同時に考慮することができます。

注意点

1. 計算コスト: グラフデータは通常、大規模で複雑なため、GNNの訓練には多くの計算資源が必要です。また線の数が多い場合、その処理は非常に負荷が高くなります。
2. 実装の複雑さ: グラフデータを扱うためのデータ前処理やモデル化作業は、従来のニューラルネットワークに比べて複雑です。適切なグラフ構造を設計し、それに基づくモデルを構築するには専門的な知識が必要です。
3. データの依存性: グラフデータの質や構造に大きく依存するため、データが不完全だったりノイズが多かったりすると、モデルの性能に影響が出る可能性があります。

例えば、SNSをグラフデータで表現すると、それぞれのユーザーは点として、ユーザ同士の繋がりは線として表現ができます。またタンパク質相互作業分析では、タンパク質を点としてタンパク質間の相互作用を線として表現することで、各タンパク質が持つ特性や機能を、その相互作用ネットワーク全体の文脈で学習することができます。ECサイトでは、ユーザーと商品の関係をグラフ構造として表現できます。ユーザーを点、商品を別の種類の点とし、ユーザーと商品間の関係（購入履歴、クリック履歴、評価など）を線として表現することで、ECサイト全体を一つの大規模なグラフとして捉えることができます。

今回は公開されているSpotifyのデータを使用して、簡易版のおすすめモデルを作成したいと思います。

構築環境

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