基于图核函数比较的图神经网络表达能力理论评估方法.pdfVIP

基于图核函数比较的图神经网络表达能力理论评估方法1

基于图核函数比较的图神经网络表达能力理论评估方法

1.研究背景与意义

1.1区块链与联邦学习概述

区块链技术以其去中心化、不可篡改等特性，在金融、供应链、物联网等多个领域

得到广泛应用。据Gartner报告，到2025年，区块链产业规模有望达到1765.8亿美

元。然而，区块链的分布式账本结构也带来了数据隐私和计算效率等挑战。联邦学习作

为一种分布式机器学习范式，能够在保护数据隐私的前提下，联合多个参与方进行模型

训练，有效解决数据孤岛问题。据IDC预测，到2024年，全球联邦学习市场规模将达

到18.4亿美元，年复合增长率为110.4%。

1.2节点信誉评估的重要性

在区块链联邦学习场景中，参与节点的信誉评估至关重要。一方面，信誉良好的节

点能够提供高质量的数据和可靠的计算能力，从而提高联邦学习模型的性能和准确性。

研究表明，节点信誉对联邦学习模型收敛速度的影响可达30%以上。另一方面，准确

的信誉评估可以有效识别和防范恶意节点，防止其对区块链网络和联邦学习过程造成

破坏。例如，在金融领域的区块链联邦学习应用中，恶意节点可能通过篡改数据或发起

攻击，导致模型预测错误，进而引发金融风险。因此，建立科学合理的基于图神经网络

的区块链联邦学习参与节点信誉评估算法，对于保障区块链联邦学习系统的安全、稳定

和高效运行具有重要意义。

2.图神经网络基础

2.1图神经网络原理

图神经网络（GNN）是一种处理图结构数据的深度学习模型，其核心思想是通过聚

合节点的邻域信息来更新节点的特征表示。在图神经网络中，每个节点都有一个特征向

量，通过消息传递机制，节点可以与其邻居节点交换信息，从而学习到全局的图结构信

息。具体来说，图神经网络的训练过程包括以下几个步骤：

•信息聚合：每个节点收集其邻居节点的特征信息，并对其进行聚合操作。常用的

聚合方法包括求和、平均、最大值等。例如，在一个社交网络图中，一个用户节

点可以通过聚合其好友节点的特征（如兴趣爱好、地理位置等）来更新自己的特

征表示。

2.图神经网络基础2

•特征更新：节点根据聚合后的邻域信息更新自身的特征向量。这一过程通常通过

一个可学习的神经网络来实现，如多层感知机（MLP）。更新后的特征向量能够更

好地反映节点在图中的位置和属性信息。

•输出预测：经过多层的聚合和更新操作后，图神经网络可以输出节点的最终特征

表示，用于后续的预测任务，如节点分类、链接预测等。例如，在信誉评估场景

中，节点的最终特征可以用于预测其信誉等级。

图神经网络的这种消息传递机制使其能够有效地捕捉图中的局部和全局结构信息，

从而为各种图相关的任务提供了强大的建模能力。近年来，图神经网络在社交网络分

析、推荐系统、生物信息学等领域取得了显著的成果，成为处理图结构数据的重要工具

之一。

2.2图神经网络在信誉评估中的优势

在区块链联邦学习参与节点的信誉评估中，图神经网络具有独特的优势，主要体现

在以下几个方面：

•强大的图结构建模能力：区块链网络可以自然地表示为一个图结构，其中节点代

表参与节点，边代表节点之间的交互关系。图神经网络能够充分利用这种图结构

信息，通过聚合节点的邻域信息来评估节点的信誉。与传统的基于特征工程的方

法相比，图神经网络可以自动学习节点的特征表示，无需人工设计复杂的特征，从

而提高了模型的泛化能力和准确性。

•捕捉节点间的复杂关系：在区块链联邦学习中，节点之间的交互关系是复杂且动

态变化的。图神经网络可以通过多跳聚合操作，捕捉节点之间的长距离依赖关系，

从而更全面地评估节点的信誉。例如，一个节点的信誉不仅受到其直接邻居节点

的影响，还可能受到其间接邻居节点的影响。图神经网络能够通过多层的聚合操

作，将这些复杂的关系整合到节点的特征表示中，从而更准确地评估节点的信誉。

•适应动态网络环境：区块链网络是动态变化的，节点的加