图神经网络（GNN）的推理方法是指利用训练好的模型对图结构数据（如节点、边或整个图）进行预测或决策的过程。其核心在于如何通过图的拓扑结构和节点/边特征，传播和聚合信息以实现目标任务的推理。以下是GNN的主要推理方法分类及其关键技术：
1. 按推理任务分类
(1) 节点级推理（Node-Level Inference）
- 任务：预测单个节点的属性（如节点分类、回归）。
- 方法：
- 消息传递（Message Passing）：通过聚合邻居节点的信息更新目标节点的表示（如GCN、GAT）。
- 自监督学习：利用无监督目标（如对比学习、DeepWalk）预训练节点表示，再微调下游任务。
- 直推式（Transductive）推理：在已知全图结构（包括测试节点）的情况下直接推理（如传统GCN）。
- 归纳式（Inductive）推理：训练时未见过测试图，需泛化到新图（如GraphSAGE）。
(2) 边级推理（Edge-Level Inference）
- 任务：预测边的存在性或属性（如链接预测、推荐系统）。
- 方法：
- 节点对编码：将两个节点的表示拼接后通过MLP预测边属性（如GCN+MLP）。
- 相似度计算：通过节点表示的内积或余弦相似度预测链接概率（如VGAE）。
- 负采样：在训练时生成负样本（不存在的边），优化正负样本的区分能力。
(3) 图级推理（Graph-Level Inference）
- 任务：预测整个图的属性（如图分类、分子性质预测）。
- 方法：
- 全局池化（Global Pooling）：将节点表示通过求和、平均或注意力机制聚合成图表示（如GIN）。
- 层次化池化（Hierarchical Pooling）：逐步压缩图结构（如DiffPool、SAGPool）。
- 子图采样：通过采样子图处理大规模图（如Cluster-GCN）。
2. 按推理模式分类
(1) 直推式学习（Transductive Learning）
- 特点：训练和推理在同一图上进行，测试节点在训练时可见（但无标签）。
- 适用场景：静态图（如引用网络）。
- 模型：GCN、GAT（需全图参与推理）。
(2) 归纳式学习（Inductive Learning）
- 特点：训练和推理在不同图上进行，模型需泛化到新图。
- 适用场景：动态图或需处理未见图的场景（如社交网络新用户）。
- 模型：GraphSAGE（通过采样邻居泛化）、GIN。
3. 典型推理技术
(1) 消息传递与聚合
- 关键步骤：
- 邻居信息聚合：从邻居节点收集特征（如求和、均值、注意力加权）。
- 节点更新：结合自身特征和聚合结果生成新表示。
- 代表模型：
- GCN：通过归一化邻接矩阵聚合邻居。
- GAT：通过注意力机制加权聚合邻居。
- GraphSAGE：通过随机采样邻居并聚合。
(2) 图表示学习
- 目标：将图结构映射为低维向量。
- 方法：
- 端到端学习：直接通过任务损失优化节点/图表示。
- 预训练+微调：在大规模图上预训练通用表示，再迁移到下游任务（如GPT-GNN）。
(3) 概率推理
- 应用：不确定性建模（如贝叶斯GNN）、链接预测。
- 方法：
- 变分自编码器（VGAE）：生成节点表示并建模边的概率分布。
- 图马尔可夫网络（GMN）：通过概率图模型建模节点依赖。
4. 推理优化技术
(1) 高效推理
- 子图采样：仅加载与目标节点相关的子图（如PinSAGE）。
- 动态批处理：动态调整计算图以减少内存占用。
- 近似推理：使用低精度计算或模型压缩（如知识蒸馏）。
(2) 可解释性推理
- 注意力可视化：分析GAT中注意力权重的重要性（如关键邻居识别）。
- 子图解释：生成对预测结果影响最大的子图（如PGExplainer）。
5. 应用场景示例
- 社交网络：用户兴趣预测（节点分类）、好友推荐（链接预测）。
- 化学：分子性质预测（图分类）、药物相互作用预测（边分类）。
- 推荐系统：用户-物品交互图的点击率预测。
- 知识图谱：实体补全（链接预测）、关系推理。
总结
GNN的推理方法高度依赖任务类型和图结构特性。直推式方法适用于静态图，归纳式方法更适合动态场景；节点级任务依赖局部信息传播，图级任务需全局信息聚合。未来方向包括高效推理（如动态图处理）、可解释性提升（如因果推理）和复杂推理（如多跳逻辑推理）。
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