HGNN：图节点和边的度，超边和权值的Python实现

GNN实现：Python中的节点度、边度、超边集及权值
最新推荐文章于 2024-09-03 07:19:50 发布
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本文详细介绍了如何使用Python实现图神经网络中的节点度、边度计算，获取节点集合和超边集合，并展示了如何为超边分配权重。这些功能对于处理和分析图数据至关重要。

HGNN：图节点和边的度，超边和权值的Python实现

图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）是一类用于处理图数据的深度学习模型。在GNN中，节点的度和边的度是图结构中的重要属性之一。此外，超边是一种将多个节点连接起来的概念，而超边可以被赋予权值。本文将介绍如何使用Python实现节点的度、边的度、节点集合、超边集合以及为每个超边赋予权值的功能。

节点的度指的是与该节点直接相连的边的数量。在图中，每个节点都可以计算出其度数。下面是计算节点度的Python代码示例：

def calculate_node_degree(graph, node):
    """
    计算节点的度
    :param graph: 图数据
    :param node: 节点
    :return: 节点的度
    """
    degree =
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