PyG处理异构图Heterogeneous Graph代码实现

使用PyG处理异构图的深度学习实践
最新推荐文章于 2023-09-23 10:17:53 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bug_code702/article/details/133058156
本文介绍了如何使用PyTorch Geometric（PyG）处理异构图，以电影推荐系统为例，展示了定义异构图结构、构建基于GCN的异构图神经网络模型以及训练过程。通过此示例，读者可以了解如何利用PyG处理和分析异构图数据。

随着深度学习的快速发展，图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）在图数据上的应用变得越来越广泛。而在实际应用中，许多图数据都是由不同类型的节点和边组成的异构图（Heterogeneous Graph），例如社交网络中的用户、商品和关系。为了能够灵活处理这种异构图数据，我们可以使用PyTorch Geometric（PyG）库提供的功能。

本文将介绍如何使用PyG处理异构图，并提供相应的源代码实现。我们将使用一个具体的示例，即电影推荐系统，其中包含了三种类型的节点：用户、电影和导演，以及两种类型的边：用户-电影关系和电影-导演关系。

首先，我们需要安装PyG库：

!pip install torch
!pip install torch_geometric

接下来，我们导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn
from torch_geometric.data impor
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PyG处理异构图（Heterogeneous Graph）代码实现
PlHtml的博客
09-21 350
在上述代码中，我们定义了一个名为HeteroMessagePassing的子类，继承自MessagePassing。在处理异构图时，我们需要考虑节点和边的类型，并且能够有效地对其进行建模和分析。在本文中，我们将介绍如何使用PyG来处理异构图，并提供相应的源代码。在上述代码中，我们创建了一个HeteroMessagePassing对象，并将节点特征、边索引和边类型作为输入参数传递给forward函数。通过定义消息传递函数并使用PyG提供的工具和模块，我们可以方便地处理和分析异构图数据。希望本文对你有所帮助！
使用PyG创建自定义异构图数据集
ZksProlog的博客
09-23 531
对象来存储异构图数据，并根据你的任务需求添加节点特征、边索引、边类型和目标标签。这样，你就可以使用PyG构建异构图神经网络模型，并对自定义数据集进行训练和评估。，它是PyG中用于存储异构图数据的特殊数据对象。总结起来，PyG提供了方便且强大的功能来创建和处理自定义异构图数据集。，它是一个字典，包含了不同类型节点的特征张量。，它是一个字典，键是边类型，值是对应的边索引张量。通过上述代码，我们成功地创建了一个自定义的异构图数据集，并使用PyG的。，它是一个张量，表示每个节点的目标标签。然后，我们创建了一个。
PyG：异构图到同构图数据的转换
YovcGit的博客
09-21 403
在PyG中，我们可以将异构图数据转换为同构图数据，以便更方便地应用于GNNs的训练和推理过程。通过将不同类型的节点特征拼接在一起，并调整相应的边索引，我们可以方便地将异构图数据表示为同构图数据，以便于在图神经网络中使用。通过PyG提供的强大工具和模型，我们可以更加高效地处理和分析各种类型的图数据，从而实现更加准确和强大的图分析任务。然后，我们将每一种类型的边索引进行相应的调整，以便在同构图中正确表示节点之间的连接关系。在本文中，我们将介绍如何使用PyG将异构图数据转换为同构图数据，并给出相应的源代码示例。
Heterogeneous Graph Neural Network（异质图神经网络）
nakaizura
02-16 1万+
Heterogeneous Information Network 传统的同构图（Homogeneous Graph）中只存在一种类型的节点和边，当图中的节点和边存在多种类型和各种复杂的关系时，再采用Homo的处理方式就不太可行了。这个时候不同类型的节点具有不同的特征，其特征可能落在不同的特征空间中，如果仍然共享网络参数、同样维度的特征空间，又或者尝试将异构图映射到同构图中，根本无法学习到“异构...
【PaperReading】Heterogeneous Graph Neural Network
小哲的博客
05-23 1406
今天阅读一篇KDD 2019的一篇文章：Heterogeneous Graph Neural Network。研究团队针对异构图网络进行建模，得到每个节点的向量表示。首先，利用基于重启的随机游走策略为每个节点根据节点类型选择邻居，然后利用两个模块聚合邻居节点特征：一方面，对节点的不同类型特征进行建模，生成特征向量；另一方面，聚合不同类型的邻居节点，并融合注意力机制，对不同类型的节点赋予不同的权重，得到最终的向量表示。最后，建立损失函数，mini-batch梯度下降端对端学习模型。将学习到的向量表示用于链接预
PyG异构图Heterogeneous Graphs
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03-05 1042
与异构图对立就是同构图，也就是图中的节点类型和边的类型一致代表的含义相同，向我们在学习数据结构接触到的图都是同构图，所以节点含义相同，对于边的含义也是相同代表两个节点之间的相连关系，如果存在联系则存在边，稍复杂一点就是在边上面存在权重。
PyG创建自定义异构图Heterogeneous Graphs数据集
优快云 精品推荐
03-04 2211
对于异构图来说，它的属性和同构图类似，也是分为节点特征、边特征、边信息等，但是由于异构图有不同类型的节点以及不同类型的边，所以在定义这些特征时需要传入多个类别的特征向量。，所以说如果我们要进行封装我们自己的异构图数据，我们就需要定义。这个类，然后将我们的数据封装在内。
基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究（完整代码+数据）
机器学习深度学习业余选手
01-12 651
基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究（完整代码+数据）
【论文笔记】HetGNN
zzy979481894的博客
09-16 2505
Heterogeneous Graph Neural Network 2019 KDD 论文链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3292500.3330961 官方代码：https://github.com/chuxuzhang/KDD2019_HetGNN 个人实现：https://github.com/ZZy979/pytorch-tutorial/tree/master/gnn/hetgnn 1.引言 （本文研究的）异构图不仅包含多个类型的顶点之间的结构化关联（
HetGNN-Heterogeneous Graph Neural Network 异构图神经网络 KDD2019
u013602059的专栏
03-16 8655
来源：KDD2019 论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.07293 代码链接：https://github.com/chuxuzhang/KDD2019_HetGNN
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04-18 1万+
​​​​​​​​​​# Heterogeneous Graph Attention Network 文章目录ABSTRACTKEYWORDSINTRODUCTIONRELATED WORKGraph Neural NetworkNetwork EmbeddingPRELIMINARYTHE PROPOSED MODELNode-level AttentionSemantic-level Atten...
【论文解读 KDD 2019 | HetGNN】Heterogeneous Graph Neural Network
byn12345的博客
03-18 1万+
论文题目：Heterogeneous Graph Neural Network 论文来源：KDD 2019 论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.07293 代码链接：https://github.com/chuxuzhang/KDD2019_HetGNN 关键词：HIN, GNN, Graph Embedding 文章目录1 摘要2 引言2.1 已有的方法2.2 G...
【论文翻译】KDD2019 - HetGNN - Heterogeneous Graph Neural Network 异质图神经网络
qq_36291847的博客
04-18 2152
文章目录摘要引言问题定义3 HetGNN3.1 采样异构邻居3.2二级目录三级目录 【注】本篇文章与HAN于同年先后提出，可结合看。 摘要 异构图中的表示学习旨在为每个节点追求有意义的向量表示，为链接预测、个性化推荐、节点分类等下游应用提供便利。然而，这项任务具有挑战性，不仅因为需要合并由多种类型的节点和边组成的异构结构(图)信息，而且还因为需要考虑异构属性或内容(e.д。，文本或图像)与每个节点关联。虽然在同质(或异构)图嵌入、属性图嵌入以及图神经网络等方面已经做了大量的研究，但很少有研究能够有效地结合考
每日算法----左叶子之和----2020/09/19
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09-19 523
1 题目描述：左叶子之和 计算给定二叉树的所有左叶子之和 2 实例： 3 思路： 对拿到手的节点进行判断，如果左节点不为空，左节点递归，如果右节点不为空，右节点递归，如果节点下左右节点都为空，则返回节点值。 4 遇上的问题： 首先确定要返回叶子节点。叶子节点特征，左右节点都为空。 接着是要舍去右叶子节点返回值，在右节点进行递归的时候，调用另一个方法为了避免传进去的右节点是右叶子节点。 传递进来的树只有1个数或者0个数的情况，对第一次传递的树进行1个或0个判断，如果判断成功，直接返回0。 5 结果
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）
最新发布
11-25
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）内容概要：本文档是一份关于“光伏并网逆变器扫频与稳定性分析”的Simulink仿真实现资源，重点复现博士论文中的阻抗建模与扫频法验证过程，涵盖锁相环和电流环等关键控制环节。通过构建详细的逆变器模型，采用小信号扰动方法进行频域扫描，获取系统输出阻抗特性，并结合奈奎斯特稳定判据分析并网系统的稳定性，帮助深入理解光伏发电系统在弱电网条件下的动态行为与失稳机理。; 适合人群：具备电力电子、自动控制理论基础，熟悉Simulink仿真环境，从事新能源发电、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握光伏并网逆变器的阻抗建模方法；②学习基于扫频法的系统稳定性分析流程；③复现高水平学术论文中的关键技术环节，支撑科研项目或学位论文工作；④为实际工程中并网逆变器的稳定性问题提供仿真分析手段。; 阅读建议：建议读者结合相关理论教材与原始论文，逐步运行并调试提供的Simulink模型，重点关注锁相环与电流控制器参数对系统阻抗特性的影响，通过改变电网强度等条件观察系统稳定性变化，深化对阻抗分析法的理解与应用能力。
STM32F103C8T6驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示资源文件
11-25
本资源文件包含了使用STM32F103C8T6微控制器驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示模块的相关代码和配置文件。该项目的硬件电路采用模块化设计，STM32微控制器为某宝购买的最小系统板，液晶模块为某宝购买的自带ILI9341驱动的板。由于STM32F103C8T6为48脚芯片，不具备FSMC（灵活静态存储控制器）功能，因此采用了模拟方式进行16位显示（使用A端口0~15）。 功能特点 硬件模块化设计：采用模块化硬件电路搭建，方便扩展和维护。 模拟16位显示：由于STM32F103C8T6不具备FSMC功能，采用模拟方式进行16位显示。 ILI9341驱动：液晶模块自带ILI9341驱动，简化了驱动程序的开发。 注意事项 触屏输入暂未实现：目前资源文件中暂未包含触屏输入的实现代码，如有需要，请自行开发或参考相关资料。 硬件兼容性：请确保所使用的STM32F103C8T6最小系统板和ILI9341液晶模块与本资源文件中的配置兼容。 使用说明 下载资源文件：下载并解压本资源文件。 导入工程：将解压后的工程文件导入到你的开发环境中（如Keil、IAR等）。 配置硬件：根据你的硬件配置，调整代码中的引脚定义和相关参数。 编译与下载：编译工程并下载到STM32F103C8T6微控制器中。 测试与调试：运行程序，测试液晶显示功能，并根据需要进行调试和优化。
SGLang核心技术详解[项目源码]
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SGLang是一个高性能的LLM服务框架，通过多项先进技术显著提升推理性能。其核心技术包括：1. RadixAttention前缀缓存机制，利用基数树共享相同前缀的KV Cache，提高内存效率和计算复用；2. 跳跃式约束解码，通过小模型预测和大模型验证，实现2-3倍的生成速度提升；3. 连续批处理技术，动态管理请求批次，最大化硬件利用率；4. 分页注意力机制，解决内存碎片化问题；5. 张量并行策略优化计算效率；6. FlashInfer内核优化Attention计算；7. 分块预填充技术处理长序列；8. 多种量化技术（INT4/FP8/AWQ/GPTQ）降低内存需求。这些技术的综合应用使SGLang在推理延迟、吞吐量、内存使用和长序列支持等方面实现显著提升，为企业级大规模部署提供强大支持。
FPGA组合逻辑建模[项目源码]
11-25
本文详细介绍了FPGA中组合逻辑电路的三种建模方式：Verilog HDL门级建模、数据流建模和行为级建模。门级建模通过逻辑门实例化描述电路，包括多输入门、多输出门和三态门的使用方法。数据流建模使用assign语句对输出信号进行连续赋值，适用于wire类型信号。行为级建模则从外部行为角度描述电路功能，主要使用always语句结合条件语句、多路分支语句和循环语句实现。文章通过二选一数据选择器的实例展示了三种建模方式的具体实现，并比较了它们的优缺点。
R-GCN 和普通的 GCN 有什么区别？ 如何在异构图中实现元路径的采样和特征提取？ 如何使用 HAN（Hierarchical Attention Network）处理异构图？
08-10
### 1. R-GCN 和普通的 GCN 有什么区别？ #### ✅ 普通 GCN（Graph Convolutional Network）： - 适用于**同构图（Homogeneous Graph）**，即图中所有节点和边的类型相同。 - 消息传递过程中使用**共享的权重矩阵**，不区分边的类型。 - 公式简化如下： $$ h_i^{(l+1)} = \sigma\left( \sum_{j \in \mathcal{N}(i)} \frac{1}{c_{ij}} W^{(l)} h_j^{(l)} \right) $$ 其中 $ c_{ij} $ 是归一化因子，$ W $ 是共享权重。 #### ✅ R-GCN（Relational Graph Convolutional Network）： - 专为**异构图（Heterogeneous Graph）**设计，适用于多类型边和多类型节点。 - 每种**关系类型**（relation）都有独立的权重矩阵。 - 消息传递公式如下： $$ h_i^{(l+1)} = \sigma\left( \sum_{r \in \mathcal{R}} \sum_{j \in \mathcal{N}_r(i)} \frac{1}{|\mathcal{N}_r(i)|} W_r^{(l)} h_j^{(l)} + W_0^{(l)} h_i^{(l)} \right) $$ - $ \mathcal{R} $ 是关系集合 - $ \mathcal{N}_r(i) $ 是与节点 $ i $ 通过关系 $ r $ 相连的邻居 - $ W_r $ 是关系 $ r $ 对应的权重矩阵 #### ✅ 主要区别总结： | 特性 | GCN | R-GCN | |------|-----|--------| | 图类型 | 同构图 | 异构图 | | 边类型 | 单一 | 多种 | | 权重矩阵 | 共享 | 每种关系独立 | | 应用场景 | 社交网络、引文网络 | 推荐系统、知识图谱 | --- ### 2. 如何在异构图中实现元路径的采样和特征提取？ #### ✅ 元路径定义： 元路径是一种语义路径，例如 `User -> likes -> Recipe -> contains -> Ingredient`，用于描述节点之间的高阶语义关系。 #### ✅ 实现步骤： 1. **构建异构图结构**：使用 `HeteroData` 或其他异构图结构。 2. **定义元路径集合**：例如： ```python meta_paths = [ ('user', 'likes', 'recipe'), ('recipe', 'contains', 'ingredient'), ('ingredient', 'rev_contains', 'recipe'), ('recipe', 'rev_likes', 'user'), ] ``` 3. **基于元路径进行邻居采样**： - 使用 `NeighborSampler` 或 `NeighborLoader` 按照元路径采样。 4. **特征提取**： - 使用 R-GCN 或 HAN 对每种关系进行编码。 - 使用元路径路径进行信息聚合（如路径采样 + attention）。 #### ✅ 示例代码（基于 PyG 的 `NeighborLoader`）： ```python from torch_geometric.loader import NeighborLoader # 定义每个节点类型采样的邻居数量 loader = NeighborLoader( data, num_neighbors={('user', 'likes', 'recipe'): [10, 5], ('recipe', 'contains', 'ingredient'): [8, 4]}, batch_size=32, input_nodes=('user', None) # 从用户出发 ) for batch in loader: print(batch) ``` --- ### 3. 如何使用 HAN（Hierarchical Attention Network）处理异构图？ HAN（Hierarchical Attention Network）是专门用于异构图的图神经网络，结合了**元路径信息**和**注意力机制**来增强模型的表现力。 #### ✅ HAN 的结构特点： - **层次注意力机制**： - **节点级注意力**：对不同类型的邻居节点进行加权。 - **语义级注意力**：对不同元路径的信息进行加权融合。 - 适用于多跳、多路径的异构图。 #### ✅ HAN 的实现步骤（基于 PyG）： 1. **定义元路径**（如 `User -> Recipe -> User`） 2. **对每个元路径使用 GAT（图注意力网络）** 3. **使用语义级注意力融合不同元路径的结果** #### ✅ 示例代码（简化版）： ```python from torch_geometric.nn import HGTConv class HAN(nn.Module): def __init__(self, hidden_dim, data): super(HAN, self).__init__() self.conv1 = HGTConv(hidden_dim, hidden_dim, data.metadata(), heads=2) self.conv2 = HGTConv(hidden_dim * 2, hidden_dim, data.metadata()) def forward(self, data): x_dict = {'user': data['user'].x, 'recipe': data['recipe'].x, 'ingredient': data['ingredient'].x} edge_index_dict = data.edge_index_dict x_dict = self.conv1(x_dict, edge_index_dict) x_dict = {key: F.leaky_relu(x) for key, x in x_dict.items()} x_dict = self.conv2(x_dict, edge_index_dict) return x_dict model = HAN(hidden_dim=16, data=data) ``` --- ###
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