GCN解读并附数据处理代码

最新推荐文章于 2025-04-25 17:09:15 发布
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分类专栏： Notebook 文章标签： GCN 图卷积 半监督
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SPESEG/article/details/127958216
本文介绍了GCN（图卷积网络）的基本结构和原理，探讨了半监督学习的含义，并提供了Cora数据集的GCN实现。主要内容包括GCN的归一化过程、图结构在模型中的作用，以及数据预处理的关键步骤。通过代码示例，解释了如何构建链接矩阵 Adj 和节点特征矩阵 X，强调了并非所有分类任务都适用GCN，并分享了数据预处理的经验。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

此文GCN不是之前提到的lightGCN，而是真正的GCN图卷积，这个问题源于paper分类，同样是GAT所用的数据，其中paper之前的引用关系构成了图的边信息，之所以称之为半监督,并不是因为部分paper没有label及embedding信息，而是部分paper并没有他们的引用数据（只是出现在其他paper的引用中，如下的cite_paper，这句话是可议的，此文是逐渐明了的过程），如下释疑：q Group 277356808

1，证明paper个数总和为2708及有引用信息的paper个数（1565）Cora数据

dirs="~/cora"
    print(os.listdir(dirs))
    df=pd.read_csv(os.path.join(dirs,"cora.cites"),sep="\t",header=None)
    print(df.head())
    df.columns=["paper","cite_paper"]
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ST-GCN 代码解读
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pytorch框架下—GCN代码详细解读
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说明：本文是对论文“SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS， ICLR 2017”中描述的GCN模型代码的详细解读。 代码下载地址：https://github.com/tkipf/pygcn 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1609.02907 数据集下载地址：https://linqs-data.soe.ucsc.edu/public/lbc/cora.tgz 目录代码结构总览一、数据.
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gcn邻接矩阵的处理，普通卷积神经网络研究的对象是具备Euclidean domains的数据，Euclidean domains data数据最显著的特征是他们具有规则的空间结构，如图片是规则的正方形，语音是规则的一维序列等，这些特征都可以用一维或二维的矩阵来表示，卷积神经网络处理起来比较高效
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基于图卷积网络（GCN）的分类任务实战：从数据加载到结果分析
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参考链接: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/611222866 1 拉普拉斯矩阵 参考链接: http://bbs.cvmart.net/articles/281/cong-cnn-dao-gcn-de-lian-xi-yu-qu-bie-gcn-cong-ru-men-dao-jing-fang-tong-qi...
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STGCN解读（论文+代码）
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对论文SGTCN（Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting）和其pytorch版本的代码进行粗略解读
图神经网络：GCN源代码完全解读（tensorflow）
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05-28 1242
找了github上搜gcn排名第一的GCN项目分析一下它的代码实现。
GCN代码笔记
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代码来源： https://github.com/tkipf/pygcn 涉及数据集：cora 学习代码方法： 以下就是我做的对GCN代码的笔记，整理不易，大佬莫喷,嘻嘻! GCN代码中 layers就是图卷积GraphConvolution的代码 layers中，forward即神经网络的前向传播，即上面11的内容，GCN的数学公式也是在这里应用 init 中包括对权重的处理和对偏置的处理，调用的是Parmeter() forward部分再调用init部分 models即整个模型的整体架构，如此论文中用了
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ASGCN:EMNLP 2019论文的代码和预处理数据集，标题为“基于方面的图卷积网络的基于方面的情感分类”
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澳新网 ASGCN -为SPECT小号pecificģ拍摄和ÇonvolutionalÑetwork 论文的代码和预处理数据集，标题为“” ，，和。 更新 ：我介绍了一个新的模型，该模型包含在有向依赖关系树上的双向图卷积网络。 2020年10月5日：由于下载时字向量已损坏（例如，Gloves.840B.300d.txt通常太大），许多人可能会遇到。 因此，我们在rest14数据集中发布了经过的单词嵌入，作为腌制的文件以及供您验证可重复性。 要求 Python 3.6 PyTorch 1.0.0 SpaCy 2.0.18 numpy的1.15.4 用法 使用以下命令安装软件包和语言模型 pip install spacy 和 python -m spacy download en 生成图形数据 python dependency_graph.py 使用此链接下载经过预训练的
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相比于简单的文本和图像，这种网络类型的非结构化的数据非常复杂，处理它的难点包括：那么对于这类数据我们该如何建模呢？能否将深度学习进行扩展使得能够建模该类数据呢？这些问题促使了图神经网络的出现与发展。当然，其实GCN的缺点也是很显然易见的，第一，GCN需要将整个图放到内存和显存，这将非常耗内存和显存，处理不了大图；第二，GCN在训练时需要知道整个图的结构信息(包括待预测的节点), 这在现实某些任务中也不能实现(比如用今天训练的图模型预测明天的数据，那么明天的节点是拿不到的)。GCN四个特征：关于GCN常见问题
GCN论文解读
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### 关于 Graph Convolutional Network (GCN) 的论文详解 #### GCN 的背景与动机 Kipf 和 Welling 在 2017 年提出了图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN)，旨在设计一种高效的卷积神经网络来处理图结构数据[^1]。传统卷积神经网络 (CNN) 主要应用于欧几里得空间中的网格状数据（如图像），而 GCN 则扩展了这一概念到非欧几里得空间中的图数据。 GCN 是基于谱图理论 (Spectral Graph Theory) 设计的，该理论利用拉普拉斯矩阵 (Laplacian Matrix) 对图进行频域分析[^3]。具体来说，GCN 可以被视作图信号处理中图卷积操作的一种近似形式，这种近似使得计算更加高效且易于实现。 --- #### GCN 的核心思想 GCN 的核心在于定义了一种针对图数据的有效卷积操作。为了简化复杂的谱图卷积运算，Kipf 和 Welling 提出了 Chebyshev 多项式的近似方法，并进一步将其优化为一阶多项式的形式。这种方法不仅减少了参数数量，还显著提高了训练效率。 在实际应用中，GCN 的每一层可以表示为以下公式： \[ H^{(l+1)} = \sigma(\tilde{D}^{-\frac{1}{2}} \tilde{A} \tilde{D}^{-\frac{1}{2}} H^{(l)} W^{(l)}) \] 其中： - \(H^{(l)}\) 表示第 \(l\) 层节点特征； - \(\tilde{A} = A + I_N\) 是加了自环后的邻接矩阵； - \(\tilde{D}\) 是对应的度矩阵； - \(W^{(l)}\) 是可学习权重矩阵； - \(\sigma\) 是激活函数，通常采用 ReLU。 此公式的推导依赖于对称归一化的拉普拉斯矩阵以及其性质[^4]。 --- #### GCN 的优势 相比于传统的 Vanilla GNN 架构，GCN 具有以下几个优点： 1. **局部性假设**：GCN 假设相邻节点具有相似特性，因此可以通过聚合邻居信息来进行特征提取。 2. **平滑性和稀疏性**：通过对称归一化和拉普拉斯矩阵的应用，GCN 能够有效捕捉图数据的空间关系。 3. **高效性**：通过引入一阶近似，大幅降低了计算复杂度，使其适合大规模图数据的处理。 这些特点使 GCN 成为当前最流行的图神经网络之一，在许多任务上表现出色，例如节点分类、链接预测等。 --- #### 实验验证 为了证明 GCN 的有效性，Kipf 和 Welling 使用 PyTorch Geometric 在多个公开数据集上进行了实验验证，其中包括经典的 Cora 数据集和 Facebook Page-Page 数据集。结果显示，GCN 不仅能够达到较高的准确性，而且相比其他方法收敛速度更快。 以下是使用 PyTorch 实现的一个简单 GCN 模型代码示例： ```python import torch import torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import GCNConv class GCN(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(GCN, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim) self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, output_dim) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = F.relu(self.conv1(x, edge_index)) x = F.dropout(x, training=self.training) x = self.conv2(x, edge_index) return F.log_softmax(x, dim=1) ``` 上述代码展示了如何构建一个两层的 GCN 模型，并用于解决节点分类问题。 --- #### § 相关问题 § 1. 如何理解谱图理论在 GCN 中的作用？ 2. 邻接矩阵、度矩阵和拉普拉斯矩阵之间的关系是什么？ 3. GCN 是否存在过拟合的风险？如果存在，有哪些缓解策略？ 4. 如何将 GCN 应用于异质图数据？ 5. 当前有哪些改进版的 GCN 方法值得关注？
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