由于图数据结构无处不在，图神经网络 (GNN) 越来越受欢迎。图使我们能够对科学领域中的许多不同问题进行建模，例如（但不限于）生物学、社会学、生态学、视觉、教育、经济学等。...此外，图表示使我们能够处理大规模的非结构化数据。 在本文中，我将展示如何在分类、聚类和可视化等任务中使用简单的 GNN。我将使用 GCN（图卷积网络）作为运行示例。...直观地，我们可以将其视为每个节点通过对其出度进行平均来将其消息传递给其他节点，并且他们通过对入度进行平均来接收其他人的消息。...https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest Cora 数据集 我们将使用流行的 Cora 数据集，该数据集由 7 类以下的科学出版物组成。...我们可以看到一些点自信地位于错误的颜色簇中。这主要是由于数据的性质。 将想法扩展到无监督聚类 当我们没有标签，只有特征和图时，我们如何扩展这个想法。
3 CORA和TU数据集的问题 CORA和TU数据集是GNN领域常用的数据集，这些数据集来源于真实数据，但一般都很小。...实验期间不设定训练轮数的上限，实验终止的条件是学习率衰减到 或更低。 准确度衡量：根据预测的分类标签和真实的类标签衡量准确度，模型效果均为十折交叉验证的平均结果。...聚类方法）得到。...对每个分子图，节点特征是原子的类型，边的特征是边的类型，实验设定除以下修改外，均与前述实验相同： 准确度衡量：采用MAE衡量回归任务的准确性。 实验结果如下图所示，颜色含义同前述实验： ?...节点的分类也是以类内概率0.5和类间概率0.5随机产生（比如，属于类P的节点有50%与图G相连），随机产生多个分类，除以下变化外，其他实验设置均与前述实验相同： 准确度衡量：多个类准确度的均值。
数据集上训练一个 GAT 模型 Cora 是经典的文章引用网络数据集。...Cora 数据集 以下表格总结了 GAT 论文以及 dgl 实现的模型在 Cora 数据集上的表现： ?...我们根据图上节点的标签对节点进行了着色，根据注意力权重的大小对边进行了着色（可参考图右侧的色条）。 ? 图 2：Cora 数据集上学习到的注意力权重。 乍看之下模型似乎学到了不同的注意力权重。...均匀分布具有最高的熵（log N(i)）。在理想情况下，我们想要模型习得一个熵较低的分布（即某一、两个节点比其它节点重要的多）。注意由于节点的入度不同，它们注意力权重的分布所能达到的最大熵也会不同。...不同于在 Cora 数据集上非常有限的收益，GAT 在 PPI 数据集上较 GCN 和其它图模型的变种取得了明显的优势（根据原论文的结果在测试集上的表现提升了至少 20%）。
接下来的任务就是对这些图进行分类。 ? 表1：已提出的基准数据集统计表 「PATTERN」和「CLUSTER」数据集是根据随机分块模型生成的（详见原文第 5.4 节）。...这里对应的任务是对一种被称为受限溶解度（Constrained Solubility）的分子特性进行回归。 本文提出的每一个数据集都至少包含 12,000 个图。...3、在分子数据集上进行图回归 作者将 ZINC 分子图数据集用于对被称为「受限溶解度」（constrained solubility）的分子性质进行回归。...4、在随机分块模型（SBM）数据集上进行节点分类 在这里，作者考虑节点级的图模式识别任务，以及半监督图聚类任务。图模式识别任务旨在找出一种嵌入在各种尺寸的大型图 G 中的固定图模式 P。...当节点从属于 P 时输出信号的值为 1，节点在 G 中且不从属于 P 时输出信号的值为 0。 半监督聚类任务是网络科学中的另一类基本任务。
尽管图表征学习领域有着海量的数据来实现对模型的训练，如CORA用于节点分类、OAG用于链接预测、Molecule-LENET用于图层面的预测任务。...即，给定一组拥有任意数量节点和边的图样本，图生成模型从中学习图样本的分布p(G)，并从次分布中抽取新的图。根据生成图的大小，图生成任务可以被分成两类：1）图节点数量固定的图生成。...图转化领域最近的研究涵盖了上述三类问题。DCRNN整合了扩散卷积以及seq2seq的框架来处理节点转化问题。GCPN可以用来对化学反应建模。JT-VAE可以用于对分子进行优化。...同时作者还采用了基于统计方法的衡量标准，比如节点度分布（node degree distribution）、聚类系数分布（clustering coefficient distribution）以及轨道计数分布...在图生成任务中，作者评估了GraphGT中的15个数据集以及GraphRNN、GraphVAE、GraphGMG等三个常用的生成模型，并且采用节点度分布、聚类系数分布以及轨道计数分布等三项衡量标准来评估生成表现
我们可以使用 Spektral 来进行网络节点分类、预测分子特性、使用 GAN 生成新的拓扑图、节点聚类、预测链接以及其他任意数据是使用拓扑图来描述的任务。 ?...我们使用 Cora 数据集对 GCN 进行训练，该数据集由 7 个类别的机器学习领域论文构成，分别是： Case_Based Genetic_Algorithms Neural_Networks Probabilistic_Methods...Reinforcement_Learning Rule_Learning Theory Cora 数据集总共包含 2708 篇论文，其中每篇论文至少引用了该数据集中另外一篇论文，或者被其他论文所引用。...使用 Spektral 中的 datasets.citation 模块，让我们能够方便地下载并读取如：Cora、Citeseer 和 Pubmed 这类引文数据集。...以下代码展示了如何读取 Cora 数据集： from spektral.datasets *import* citation A, X, y, train_mask, val_mask, test_mask
在昨天的文章文献分享---空间转录组学鉴定与肺纤维化远端肺重构相关的分子生态位失调（Xenium + HD）中，我们可以看到文中对空间转录组的分子聚类采用的是从文章的信息可以获知，1、GraphSAGE...常用的聚合方法有均值聚合、最大池化等。聚合的过程可以通过多层的聚合器进行迭代。通过多层的编码器和聚合器，GraphSAGE能够逐渐聚合更多层次的邻居节点信息，并且逐渐扩大目标节点对邻居节点的感知范围。...GraphSAGE是一个Inductive Learning框架，具体实现中，训练时它仅仅保留训练样本到训练样本的边，然后包含Sample和Aggregate两大步骤，Sample是指如何对邻居的个数进行采样...将这些邻居节点的特征通过一个线性变换得到隐藏层特征，进而进行求和、均值、最大值等聚合操作，得到Nsrc × Nneighbor × Din维的输出。...", rebuild=False): """Cora数据，包括数据下载，处理，加载等功能 当数据的缓存文件存在时，将使用缓存文件，否则将下载、进行处理，并缓存到磁盘
因此，本文设计基于MLP的预训练方式来通过节点属性X对节点的标签进行预测。预测节点软标签B的预训练过程为 其中T_v是训练集， Y是真实标签， f代表多分类交叉熵损失函数。...为了使GCN在各种情况下保持这种能力，本文基于块矩阵 设计了块相似度矩阵 ，用来衡量类与类之间的相似性，其计算过程如下 Q 中坐标(i，j) 对应的元素值代表第i 类和第j 类的相似度。...因此，节点v_i 和节点v_j 间的消息传递概率期望的形式化公式如下 根据上述公式可以看出，两个节点间传递消息的概率由节点的软标签向量及块相似度矩阵Q 共同决定。...本文用 对原始网络拓扑进行修正，新型的图卷积过程如下 在模型优化阶段，本文采用交叉熵损失对模型进行半监督训练优化，同时为了保证MLP所学软标签的可靠性，对预训练的MLP模块进行了微调，整体的目标函数如下...实验 本文在六个真实网络数据集上进行了实验，数据集的统计信息如下 节点分类实验 本文在六个数据集上进行了节点分类实验，结果如下 节点可视化实验 本文在chameleon数据集上进行了节点可视化实验，
gcn； directed，将图转换为定向的； weighted，将图加权； label-file，节点标签的文件；只在测试时使用； clf-ratio，节点分类的训练数据的比例；默认值为 0.5；...，每个节点起始的随机行走数目；默认值为 10； walk-length，每个节点起始的随机行走步长；默认值为 80； workers，平行处理的数量；默认值为 8； window-size，skip-gram...评估 如果你想评估学得的节点表征，你可以输入节点标签。它将使用一部分节点（默认：50%）来训练分类器，在剩余的数据集上计算 F1 得分。...与其他实现进行对比 运行环境：CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v3 @ 2.40GHz 我们展示了在不同数据集上对不同方法的节点分类结果。...因此，我们在 Cora 上评估这两个模型，Cora 的每个节点都有文本信息。我们使用 10% 的标注数据来训练 GCN。
（包含了自环边的邻接矩阵） 度矩阵就是将邻接矩阵上的每一行进行求和，作为对角线上的值。...而度矩阵D存在的意义是每个节点的邻居的重要性不同，根据该节点的度来对这些相邻节点的节点表示进行加权，d越大，说明信息量越小。 实际情况中，每个节点发送的信息所带的信息量应该是不同的。...可以在论文中找到数据集的相关介绍。 今天我们来了解一下这几个数据集 3.1Cora数据集 Cora数据集由机器学习论文组成，是近年来图深度学习很喜欢使用的数据集。...contributionType=1 5.总结 本次项目讲解了图神经网络的原理并对GCN、GAT实现方式进行讲解，最后基于PGL实现了两个算法在数据集Cora、Pubmed、Citeseer的表现，在引文网络基准测试中达到了与论文同等水平的指标...目前的数据集样本节点和边都不是很大，下个项目将会讲解面对亿级别图应该如何去做。 参考链接：感兴趣可以看看详细的推到以及涉及有趣的问题
Obs.3 数据集间性能的变化： 在分析GraphEdit的性能时，我们观察到相比于Cora和Citeseer，PubMed数据集有显著的改进。...与Cora和Citeseer不同，PubMed有更多的节点。因此，当使用相同数量的节点对进行训练时，LLM在PubMed中遇到了更多样化的情况。...此外，与Cora常见的缺少摘要不同，PubMed节点中的文本信息始终丰富且详细。 另外，PubMed数据集只有三个分类，是一个较少复杂的分类挑战。...3.3 候选边选择的影响 为了探究不同数量的候选边对模型效果的影响，我们通过改变k值（从1到5）来分析三个数据集上的性能表现。 总体上，我们观察到较高的k值倾向于提升模型的性能。...3.6 与其他LLMs比较 我们将GraphEdit与常用的LLMs进行了比较，以评估它们在Cora和Citeseer数据集的原始图结构上的去噪能力，使用的提示相同。结果总结在表中。
（包含了自环边的邻接矩阵） 度矩阵就是将邻接矩阵上的每一行进行求和，作为对角线上的值。...而度矩阵D存在的意义是每个节点的邻居的重要性不同，根据该节点的度来对这些相邻节点的节点表示进行加权，d越大，说明信息量越小。 图片 实际情况中，每个节点发送的信息所带的信息量应该是不同的。...可以在论文中找到数据集的相关介绍。 今天我们来了解一下这几个数据集 3.1Cora数据集 Cora数据集由机器学习论文组成，是近年来图深度学习很喜欢使用的数据集。...contributionType=1 5.总结 本次项目讲解了图神经网络的原理并对GCN、GAT实现方式进行讲解，最后基于PGL实现了两个算法在数据集Cora、Pubmed、Citeseer的表现，在引文网络基准测试中达到了与论文同等水平的指标...目前的数据集样本节点和边都不是很大，下个项目将会讲解面对亿级别图应该如何去做。 参考链接：感兴趣可以看看详细的推到以及涉及有趣的问题
6.1 CORA数据集 下面以一个比较常用的CORA数据集为例： CORA数据集是由机器学习的论文整理而来。在该数据集中记录了每篇论文所用到的关键词，以及论文之间互相引用的关系。 ? 1....数据集内容 CORA数据集中的论文共分为七类：基于案例、遗传算法、神经网络、概率方法、强化学习、规则学习、理论。 数据集中共有2708篇论文，其中每一篇论文都引用或被至少一篇其他论文引用。...每个节点具有50个要素和121个标签。 在使用时，可以通过dgl.data库中的数据集类直接进行实例化即可。实例化的参数要根据每个数据集类的构造函数定义进行配置。...该代码运行后，会自动从网络下载指定的数据集并解压，载入到内存，返回数据集对象dataset。该数据集类与pytorch的Dataset类兼容。...() 该代码在执行时会读取指定的数据集，并生成邻接矩阵，然后调用networkx模块根据该邻接生成图和训练数据集、测试数据集。
GAT 作为一种强大的图神经网络模型，在处理具有复杂结构的数据时展现出独特的优势。本文本旨在解释如何在归纳设置下使用 GAT，并以 数据集为例进行深入研究。...转导设置通常针对单个图，例如 Cora 数据集，将图中的一些节点（而非图本身）划分为训练、验证和测试集。...蛋白质 数据集共有 121 个类别，且每个节点可以关联多个类别，属于多标签分类数据集。该图包含 94359 条边（包括自环），与 Cora 数据集的 13k 条边相比数量较多。...通过详细分析节点度分布、构建并训练 GAT 模型以及对模型进行可视化分析，揭示了 蛋白质 网络的结构特征与 GAT 模型在多标签分类任务中的有效性，为相关领域的研究提供了有价值的参考。...其核心思想如下：假设有一个“假设性的”GAT 模型，它对每个节点的邻域具有恒定的注意力（即所有分布是均匀的），我们计算每个邻域的熵，并根据这些熵值绘制直方图。
但是在深入研究它们之前，先熟悉一下将要使用的数据集。 Cora - 基准数据集 Cora数据集是一个论文引用网络数据，包含2708篇科学论文。...该模型忽略节点连接(或图结构)，并试图仅使用词向量对节点标签进行分类。模型类如下所示。它有两个隐藏层(Linear)，带有ReLU激活，后面是一个输出层。...这使得模型任务变为对原始边的正链接和新增边的负链接进行二元分类。 解码器使用节点嵌入对所有边(包括负链接)进行链接预测(二元分类)。它从每条边上的一对节点计算节点嵌入的点积。...异常检测 再次使用Cora数据集进行异常检测任务，但它与前面的数据集略有不同:我们需要合成注入异常值。...可以通过PyGOD模块加载已经进行了异常值注入的Cora数据集。
三、图对比学习 SSL方法可以分为两类；即对比模型和预测模型。这两个类别之间的主要区别是对比模型需要数据-数据对来进行训练，而预测模型需要数据-标签对，其中标签是从数据中自行生成的。 ? 图2....GAE：它假设一条边上的两个节点应该有相似的表示，根据输入图(A，X)对邻接矩阵A进行重构 ? 由A_hat和A之间的二元交叉熵损失优化。 MGAE：采用了去噪自编码器的思想。...具体地，给定标记节点集和未标记节点集，首先在标记集上训练图神经网络。训练结束后，对未标记集进行预测，预测出的高可信度标签被视为伪标签，移动到标记节点集。...特别地，在每个阶段对节点级表示执行K均值聚类，然后将从聚类获得的标签与给定的真实标签对齐。...只有当具有聚类伪标签的节点与当前阶段分类器的预测相匹配时，该节点才会被添加到标签集中，以便在下一阶段进行自训练。
本笔记本是一个简短的演示，说明如何使用Stellargraph无监督GraphSAGE来学习CORA引文网络中代表论文的节点的嵌入。...），以及同样大的 "负 "节点对（根据某种分布从图上随机选择），学习一个二进制分类器，预测任意节点对是否可能在图上进行的随机行走中共同出现。...Cora数据集由2708份科学出版物组成，分为七个类别之一。引文网络由5429个链接组成。数据集中的每份出版物都由一个0/1值的单词向量描述，表示字典中相应单词的缺席/存在。...节点的颜色描述了节点的真实类别（在Cora数据集为主题的情况下）。...我们使用5%的数据进行训练，其余95%的数据作为测试集。
可视化 Cora 可视化 说到 GNN，就不得不介绍一下 Cora 数据集。Cora 数据集由许多机器学习论文组成，是近年来图深度学习很喜欢使用的数据集。...Cora 中的节点代表研究论文，链接是这些论文之间的引用。项目作者添加了一个用于可视化 Cora 和进行基本网络分析的实用程序。Cora 如下图所示： ? 节点大小对应于其等级（即进出边的数量）。...注意力可视化 有了一个训练好的 GAT 模型以后，我们就可以将某些节点所学的注意力可视化。节点利用注意力来决定如何聚合周围的节点，如下图所示： ? 这是 Cora 节点中边数最多的节点之一(引用)。...颜色表示同一类的节点。 熵直方图 另一种理解 GAT 没有在 Cora 上学习注意力模式 (即它在学习常量注意力) 的方法是，将节点邻域的注意力权重视为概率分布，计算熵，并在每个节点邻域积累信息。...分析 Cora 嵌入空间 (t-SNE) GAT 的输出张量为 shape=（2708，7），其中 2708 是 Cora 中的节点数，7 是类数。
此外还讨论图神经网络跨各种领域的应用、总结开源代码、数据集和图神经网络评价指标。最后给出可能的研究方向。...此类方法计算复杂度高，一些研究者研究如何降低复杂度。...因此，任何后续的图形分析任务，如分类、聚类和推荐，都可以使用简单的现成的机器学习算法轻松地执行。网络嵌入还包含非深度学习方法，如矩阵分解和随机游走。 ♕图神经网络 vs....使用核函数度量图对之间的相似度，如svm。通过映射函数将图和节点映射到向量空间。采用两两对相似度计算，计算复杂度高 图神经网路：直接根据抽取的图表征执行图分类，比图核方法更有效。...Networks (StoGCN) 3. graph autoencoders (GAEs) 4. spatial-temporalgraph neural networks (STGNNs) ♕主要数据集
/public/lbc/cora.tgz)进行下载， github提供的预处理后的数据集，GCN等公开使用 Cora数据集主体部分(`cora.content`) 2708条样本（节点），每条样本描述...每条样本数据包含三部分，依次为论文编号、论文的词向量（一个1433位的二进制）、论文的类别； 引用数据集部分(`cora.cites`)包含5429行（边），每行包含两个论文编号，表示第二篇论文对第一篇论文进行了引用.../cora_mindrecord`路径下。 加载数据集 MindSpore目前支持加载文本领域常用的经典数据集和多种数据存储格式下的数据集，用户也可以通过构建自定义数据集类实现自定义方式的数据加载。...下面演示使用`MindSpore.dataset`模块中的`MindDataset`类加载上述已转换成mindrecord格式的cora数据集。...数据处理 MindSpore目前支持的数据处理算子及其详细使用方法。下面构建pipeline，对节点进行采样等操作。
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