GCN code parsing 2018-07-18 20:39:11 utils.py  --- load data  def load_data(path="../data/cora/", dataset="cora"): """Load citation network dataset (cora only for now)""" print('Loading {} dataset...'.form…

GCN模块的实现比较简单,在giuhub上看到两种实现,轻微不同 实现一:https://github.com/ycszen/pytorch-segmentation/blob/master/gcn.py class GCN(nn.Module): def __init__(self, inplanes, planes, ks=7): super(GCN, self).__init__() self.conv_l1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_siz…

1.GCN的概念        传统CNN卷积可以处理图片等欧式结构的数据,却很难处理社交网络.信息网络等非欧式结构的数据.一般图片是由c个通道h行w列的矩阵组成的,结构非常规整.而社交网络.信息网络等是图论中的图(定点和边建立起的拓扑图).        传统CNN卷积面对输入数据维度必须是确定的,进而CNN卷积处理后得到的输出数据的维度也是确定的.欧式结构数据中的每个点周边结构都一样,如一个像素点周围一定有8个像素点,即每个节点的输入维度和输出维度都是固定的.而非欧式结构数据则不一定,如社交…

最近做了一些和gnn相关的工作,经常听到GCN 和 embedding 相关技术,感觉很是困惑,所以写下此博客,对相关知识进行索引和记录: 参考链接: https://www.toutiao.com/a6690680620642730510/ graph embedding 技术学习 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN): https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 卷积神经网络的卷积核:…

1.代码结构 ├── data // 图数据 ├── inits // 初始化的一些公用函数 ├── layers // GCN层的定义 ├── metrics // 评测指标的计算 ├── models // 模型结构定义 ├── train // 训练 └── utils // 工具函数的定义 2.数据 Data: cora,Citeseer, or Pubmed,在data文件夹下: Original data: Cora的数据集 包括2708份科学出版物,分为7类.引文网络由5429个链…

参考 : 首先看两篇论文,大概了解一下原理性的东西: GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS THOMAS KIPF, 30 SEPTEMBER 2016 http://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/ Multi-layer Graph Convolutional Network (GCN) with first-order filters. Overview综述 许多重要的现实世界数据集以图表或网络的形式出现:社交网…

`#参考:https://blog.csdn.net/weixin_42052081/article/details/89108966 import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt from networkx import to_numpy_matrix #首先使用numpy编写有向图的邻接矩阵表征 A=np.matrix([[0,1,0,0],[0,0,1,1],[0,1,0,0],[1,0,1…

参考:https://www.baidu.com/link?url=5oU-O_YQV8DdSTtRkgzsQ_vuwjJHyUOxqeAKhq98ZA5XtvKW8PNQwXgSlr5GpESRqhsMinCYR8O7nVh2zY125a&wd=&eqid=a487a7b100077ce3000000065d9eae75 图是信息的最佳表示方式.在一个图中,有通过边(谓之"关系")连接起来的节点(谓之"实体").想一想,你的Facebook社交网络…

REFERENCE: https://www.jianshu.com/p/ad528c40a08f https://www.zhihu.com/question/54504471 图有两个基本的特性: 一是每个节点都有自己的特征信息.比如针对上图,我们建立一个风控规则,要看这个用户的注册地址.IP地址.交易的收货地址是否一样,如果这些特征信息不匹配,那么系统就会判定这个用户就存在一定的欺诈风险.这是对图节点特征信息的应用. 二是图谱中的每个节点还具有结构信息.如果某段时间某个IP节点连接的交易节…

一.GCN简介 GNN模型主要研究图节点的表示(Graph Embedding),图边结构预测任务和图的分类问题,后两个任务也是基于Graph Embedding展开的.目前论文重点研究网络的可扩展性.动态性.加深网络. 谱卷积有理论支持,但有时候会受到拉普拉斯算子的限制:而空间域卷积更加灵活,主要困难在于选择定量邻域上,没有统一理论. 未来方向: 加深网络: 研究表明随着网络层数增加,模型性能急剧下降 感受野:节点的感受野是指一组节点,包括中心节点和其近邻节点,有些节点可能只有一个近邻,而有些…