译者 | 朱先忠
审校 | 重楼
本文将探讨直接在关系数据库上执行机器学习的新方法——关系型深度学习。
本文示例项目数据集的关系模式（作者提供图片）
在本文中，我们将深入探讨一种有趣的深度学习（DL）新方法，称为关系型深度学习（RDL）。我们还将通过在一家电子商务公司的真实数据库（不是数据集！）上做一些RDL来获得一些实践经验。
简介
在现实世界中，我们通常有一个关系数据库，我们想在这个数据库上运行一些机器学习任务。但是，有时候数据库需要高度规范化；这意味着，大量耗时的特征工程和粒度损失，因为我们必须进行大量的聚合操作。更重要的是，我们可以构建无数种可能的特征组合，每种组合都可能产生良好的性能（【文献2】）。这意味着，我们可能会在数据库表格中留下一些与ML任务相关的信息。
这类似于计算机视觉的早期，在深度神经网络出现之前，特征工程任务是基于像素值形式手工完成的。如今，模型直接使用原始像素，而不再依赖于这个中间环节。
关系型深度学习
关系型深度学习（RDL）承诺用表格形式学习实现同样的事情。也就是说，它消除了通过直接在关系数据库上学习来构建特征矩阵的额外步骤。RDL通过将数据库及其关系转换为图来实现这一点；其中，表中的一行成为节点，表之间的关系成为边，行值作为节点特征存储在节点内。
在本文中，我们将使用Kaggle的电子商务数据集，该数据集包含有关星形模式中电子商务平台的交易数据，其中包含一个核心事实表（交易）和一些维度表。完整的代码可以在链接处的笔记本文件中找到。
在本文中，我们将使用relbench库来执行RDL。在relbench中，我们必须做的第一件事是指定关系数据库的模式。下面给出一个示例，说明我们如何对数据库中的“事务”表执行此操作。我们将表作为pandas数据帧给出，并指定主键和时间戳列。主键列用于唯一标识实体。时间戳确保我们只能在预测未来交易时从过去的交易中学习。在这种构图中，这意味着信息只能从时间戳较低的节点（即过去）流向时间戳较高的节点。此外，我们指定关系中存在的外键。在这种情况下，事务表具有列“customer_key”，该列是指向“customer_dim”表的外键。
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tables['transactions'] = Table(
df=pd.DataFrame(t),
pkey_col='t_id',
fkey_col_to_pkey_table={
'customer_key': 'customers',
'item_key': 'products',
'store_key': 'stores'
},
time_col='date'
)其余的表需要以相同的方式定义。请注意，如果你已经有了数据库模式，这也可以通过自动化的方式实现。由于数据集来自Kaggle，所以我需要手动创建模式。我们还需要将日期列转换为实际的pandas日期时间对象，并删除任何NaN值。
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class EcommerceDataBase(Dataset):
#创建你自己的数据集的示例:https://github.com/snap-stanford/relbench/blob/main/tutorials/custom_dataset.ipynb
val_timestamp = pd.Timestamp(year=2018, month=1, day=1)
test_timestamp = pd.Timestamp(year=2020, month=1, day=1)
def make_db(self) -> Database:
tables = {}
customers = load_csv_to_db(BASE_DIR + '/customer_dim.csv').drop(columns=['contact_no', 'nid']).rename(columns={'coustomer_key': 'customer_key'})
stores = load_csv_to_db(BASE_DIR + '/store_dim.csv').drop(columns=['upazila'])
products = load_csv_to_db(BASE_DIR + '/item_dim.csv')
transactions = load_csv_to_db(BASE_DIR + '/fact_table.csv').rename(columns={'coustomer_key': 'customer_key'})
times = load_csv_to_db(BASE_DIR + '/time_dim.csv')
t = transactions.merge(times[['time_key', 'date']], on='time_key').drop(columns=['payment_key', 'time_key', 'unit'])
t['date'] = pd.to_datetime(t.date)
t = t.reset_index().rename(columns={'index': 't_id'})
t['quantity'] = t.quantity.astype(int)
t['unit_price'] = t.unit_price.astype(float)
products['unit_price'] = products.unit_price.astype(float)
t['total_price'] = t.total_price.astype(float)
print(t.isna().sum(axis=0))
print(products.isna().sum(axis=0))
print(stores.isna().sum(axis=0))
print(customers.isna().sum(axis=0))
tables['products'] = Table(
df=pd.DataFrame(products),
pkey_col='item_key',
fkey_col_to_pkey_table={},
time_col=None
)
tables['customers'] = Table(
df=pd.DataFrame(customers),
pkey_col='customer_key',
fkey_col_to_pkey_table={},
time_col=None
)
tables['transactions'] = Table(
df=pd.DataFrame(t),
pkey_col='t_id',
fkey_col_to_pkey_table={
'customer_key': 'customers',
'item_key': 'products',
'store_key': 'stores'
},
time_col='date'
)
tables['stores'] = Table(
df=pd.DataFrame(stores),
pkey_col='store_key',
fkey_col_to_pkey_table={}
)
return Database(tables)至关重要的是，作者引入了训练表的概念。这个训练表基本上定义了ML任务。这里的想法是，我们想预测数据库中某个实体的未来状态（即未来值）。我们通过指定一个表来实现这一点，其中每一行都有一个时间戳、实体的标识符和我们想要预测的一些值。id用于指定实体，时间戳指定我们需要预测实体的时间点。这也将限制可用于推断此实体值的数据（即仅过去的数据）。值本身就是我们想要预测的（即真实数据值）。
就我们而言，我们有一个与客户互动的在线平台。我们希望预测客户在未来30天内的收入。我们可以使用DuckDB执行的SQL语句创建训练表。这是RDL的一大优势，因为我们可以仅使用SQL创建任何类型的ML任务。例如，我们可以定义一个查询来选择未来30天内买家的购买数量，以进行流失预测。
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df = duckdb.sql(f"""
select
timestamp,
customer_key,
sum(total_price) as revenue
from
timestamp_df t
left join
transactions ta
on
ta.date <= t.timestamp + INTERVAL '{self.timedelta}'
and ta.date > t.timestamp
group by timestamp, customer_key
""").df().dropna()结果将是一个数据库表格，其中seller_id是我们想要预测的实体的关键字，收入是目标，时间戳是我们需要进行预测的时间（即我们只能使用到目前为止的数据进行预测）。
训练表（作者提供图片）
下面是创建“customer_venue”任务的完整代码。
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class CustomerRevenueTask(EntityTask):
# 自定义任务示例:https://github.com/snap-stanford/relbench/blob/main/tutorials/custom_task.ipynb
task_type = TaskType.REGRESSION
entity_col = "customer_key"
entity_table = "customers"
time_col = "timestamp"
target_col = "revenue"
timedelta = pd.Timedelta(days=30) # 我们想要预测未来的收入。
metrics = [r2, mae]
num_eval_timestamps = 40
def make_table(self, db: Database, timestamps: "pd.Series[pd.Timestamp]") -> Table:
timestamp_df = pd.DataFrame({"timestamp": timestamps})
transactions = db.table_dict["transactions"].df
df = duckdb.sql(f"""
select
timestamp,
customer_key,
sum(total_price) as revenue
from
timestamp_df t
left join
transactions ta
on
ta.date <= t.timestamp + INTERVAL '{self.timedelta}'
and ta.date > t.timestamp
group by timestamp, customer_key
""").df().dropna()
print(df)
return Table(
df=df,
fkey_col_to_pkey_table={self.entity_col: self.entity_table},
pkey_col=None,
time_col=self.time_col,
)至此，我们已经完成了大部分工作。其余的工作流程都是类似的，独立于机器学习任务。我能够从relbench提供的示例笔记本文件中复制大部分代码。
例如，我们需要对节点特征进行编码。在这里，我们可以使用GloVe嵌入（【译者注】个别网文中翻译为“手套嵌入”）来编码所有文本特征，如产品描述和产品名称。
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from typing import List, Optional from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch import Tensor class GloveTextEmbedding: def __init__(self, device: Optional[torch.device ] = None): self.model = SentenceTransformer( "sentence-transformers/average_word_embeddings_glove.6B.300d", device=device, ) def __call__(self, sentences: List[str]) -> Tensor: return torch.from_numpy(self.model.encode(sentences))
之后，我们可以将这些转换应用于我们的数据并构建图表。
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from torch_frame.config.text_embedder import TextEmbedderConfig from relbench.modeling.graph import make_pkey_fkey_graph text_embedder_cfg = TextEmbedderConfig( text_embedder=GloveTextEmbedding(device=device), batch_size=256 ) data, col_stats_dict = make_pkey_fkey_graph( db, col_to_stype_dict=col_to_stype_dict, # speficied column types text_embedder_cfg=text_embedder_cfg, # our chosen text encoder cache_dir=os.path.join( root_dir, f"rel-ecomm_materialized_cache" ), # store materialized graph for convenience )
其余的代码将从标准层构建GNN（图神经网络），对循环训练进行编码，并进行一些评估。为了简单起见，我将把这段代码从本文中删除，因为它非常标准，在各个任务中都是一样的。你可以在链接https://github.com/LaurinBrechter/GraphTheory/tree/main/rdl处查看对应的笔记本文件。
训练结果（作者提供图片）
因此，我们可以训练这个GNN，使其r2达到0.3左右，MAE达到500。这意味着，它预测卖家在未来30天的收入，平均误差为+-500美元。当然，我们不知道这是好是坏，也许通过经典机器学习和特征工程的结合，我们可以得到80%的r2。
结论
关系型深度学习是一种有趣的机器学习新方法，特别是当我们有一个复杂的关系模式时，手动特征工程太费力了。它使我们能够仅使用SQL定义ML任务，这对于那些不深入研究数据科学但仅了解一些SQL的人来说尤其有用。这也意味着，我们可以快速迭代，并对不同的任务进行大量实验。
同时，这种方法也存在自己的问题，例如训练GNN和从关系模式构建图存在不少困难。此外，还有一个问题是，RDL在性能方面能在多大程度上与经典ML模型竞争。过去，我们已经看到，在表格预测问题上，XGboost等模型已被证明比神经网络更好。
参考文献
【1】Robinson，Joshua等人，《RelBench：关系数据库深度学习的基准》，arXiv，2024，https://arxiv.org/abs/2407.20060。
【2】Fey、Matthias等人，《关系深度学习：关系数据库上的图表示学习》，arXiv预印本arXiv:2312.04615（2023）。
【3】Schlichtkrull，Michael等人。《用图卷积网络建模关系数据》，语义网：第15届国际会议，2018年ESWC，希腊克里特岛伊拉克利翁，2018年6月3日至7日，会议记录#15。施普林格国际出版社，2018年。
译者介绍
朱先忠，51CTO社区编辑，51CTO专家博客、讲师，潍坊一所高校计算机教师，自由编程界老兵一枚。
原文标题：Self-Service ML with Relational Deep Learning，作者：Laurin Brechter