探索图神经网络的未来：ProG，统一的Python库，引领图提示学习新纪元！

探索图神经网络的未来：ProG，统一的Python库，引领图提示学习新纪元！

ProGAll in One: Multi-task Prompting for Graph Neural Networks, KDD 2023.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/ProG

在数据科学领域，图神经网络（GNNs）已经成为了处理复杂网络结构数据的关键工具。然而，如何充分利用预训练模型并将其应用到特定任务中一直是挑战之一。这就是ProG——一个基于PyTorch的统一Python库，专为GNNs的图提示学习设计而来，致力于简化这个过程。

项目介绍

ProG（Prompt Graph）是为研究和实践者精心打造的一款强大工具，它集合了多种图提示模型和预训练策略，并支持广泛的节点/图级任务。灵感来源于KDD23最佳论文《All in One》，ProG不仅提供了单一模型的灵活性，还扩展到了多个模型和策略，覆盖了各种规模的同质和异质图数据集。

项目技术分析

ProG的核心在于其强大的图提示机制，允许用户轻松地进行单任务或多任务提示。该库目前支持超过5种图提示模型（如All-in-One、GPPT、GPF Plus等）和6种预训练策略（包括DGI、GraphMAE等），并且已经在15个以上的图数据集上进行了测试。此外，ProG的架构设计考虑了易用性和可扩展性，使得研究人员能够快速集成新的模型和数据集。

项目及技术应用场景

无论是在社交网络分析、生物信息学、化学分子结构建模还是推荐系统中，ProG都能大显身手。例如，它可以用于：

• 节点分类：预测网络中的节点类别。
• 图分类：识别整体网络的属性或模式。
• 链接预测：预测两个节点之间是否存在关系。

通过预训练和微调，ProG可以提高模型对新任务的泛化能力，从而实现更高效的数据利用。

项目特点

1. 统一接口：提供了一个标准化的API，使不同模型和策略之间的切换变得简单。
2. 全面支持：涵盖多种图模型、预训练方法和大规模数据集，满足多样化需求。
3. 易于扩展：代码结构清晰，方便添加新的模型和预训练策略。
4. 高效性能：优化的实现确保在保持准确度的同时，实现了高效的计算。
5. 文档丰富：详尽的文档和示例，帮助用户快速上手。

要开始探索ProG的世界，只需运行简单的命令即可启动预训练或下游任务。它不仅是一个库，更是一种全新的思考方式，让图神经网络的学习和应用变得更加灵活和智能。

立即加入ProG的社区，开启你的图数据科学之旅，用创新的力量推动前沿技术的发展！

ProGAll in One: Multi-task Prompting for Graph Neural Networks, KDD 2023.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/ProG