摘要

本文《Graph Transformers: A Survey》深入探讨了图变换器（Graph Transformers）这一机器学习领域的最新进展。图变换器是一种新型的神经网络模型，专门用于处理图结构数据。文章首先介绍了图和变换器的基本概念，然后详细探讨了图变换器的设计视角，包括如何将图归纳偏差和图注意力机制整合到变换器架构中。此外，文章还提出了一种基于深度、可扩展性和预训练策略的图变换器分类法，并总结了有效开发图变换器模型的关键原则。文章不仅分析了图变换器的技术细节，还讨论了其在节点级、边级和图级任务中的应用，以及在其他应用场景中的潜力。最后，文章指出了图变换器领域面临的挑战，如可扩展性、效率、泛化能力、鲁棒性、解释性和动态复杂图的处理，并展望了未来的研究方向。

原理

图变换器通过将图的结构信息和节点特征结合，利用自注意力机制来捕捉图中节点之间的关系。图变换器的关键在于如何有效地将图的拓扑结构编码到变换器中，这通常通过引入图归纳偏差来实现。图归纳偏差可以是节点位置编码、边结构编码、消息传递偏差或注意力偏差，这些偏差帮助模型更好地理解和利用图的结构信息。图注意力机制则允许模型动态地为图中的不同节点和边分配不同的权重，从而捕捉重要的局部和全局依赖关系。通过这种方式，图变换器能够在保持变换器强大表达能力的同时，有效地处理图数据。

流程

图变换器的工作流程通常包括以下几个步骤：

1. 输入图的预处理：包括节点特征的提取和图结构的编码。
2. 图归纳偏差的应用：通过节点位置编码、边结构编码等方式，将图的结构信息融入到模型中。
3. 自注意力机制的执行：模型计算节点间的注意力权重，这些权重反映了节点间的相互关系。
4. 特征更新：利用计算得到的注意力权重更新节点的特征表示。
5. 输出层：根据任务需求，输出可以是节点的分类、边的预测或整个图的属性预测。

应用

图变换器在多个领域展现出广泛的应用前景，包括但不限于：

• 生物信息学中的蛋白质结构预测和分子属性预测。
• 数据管理中的实体解析。
• 推荐系统中的用户-物品交互建模。
• 自然语言处理和计算机视觉中的文本和图像处理。 随着图变换器技术的不断进步，其在处理复杂图结构数据方面的能力将得到进一步的提升，有望在更多领域实现突破性的应用。