探索数据关系的新维度：DHGNN 动态超图神经网络

探索数据关系的新维度：DHGNN 动态超图神经网络

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dh/DHGNN

在复杂的数据环境中，理解高阶的关系和动态变化的结构是关键。为此，清华大学和厦门大学的研究团队提出了DHGNN（Dynamic Hypergraph Neural Networks），一种能够处理动态演化的超图结构的新型神经网络。这个开源项目为研究者提供了一种强大的工具，以探索数据间丰富多样的关联。

项目简介

DHGNN 是由两个模块——动态超图构造（DHG）和超图卷积（HGC）堆叠而成的。DHG 模块针对每一层更新超图结构，确保模型能适应数据的变化；而 HGC 则通过顶点卷积和超边卷积来编码高阶数据关系。该方法已在标准数据集，如 Cora 文献引用网络和微博数据集上进行了验证，并已取得了显著的效果。

技术解析

DHGNN 的核心在于它对超图结构的理解和处理。超图允许边连接多个顶点，因此可以更自然地表达高阶关系。动态超图构造模块在每个层面上更新超图，使模型能够捕获数据流中的瞬时变化。接着，超图卷积模块利用非线性变换聚合顶点和超边的信息，有效地传递和整合了节点间的连通性和相关性。

应用场景

DHGNN 可广泛应用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域。例如，在社交网络中，它可以揭示用户间的多向互动模式；在推荐系统中，可捕捉用户兴趣的演变；在生物信息学中，它可以用于识别蛋白质相互作用网络的动态变化。

项目特点

1. 动态性：DHGNN 能够动态调整超图结构，适应数据的实时变化。
2. 高效编码：通过超图卷积，模型能有效捕获并表示复杂高阶关系。
3. 广泛应用：适用于多种依赖高阶关系和动态结构的场景。
4. 代码开放：该项目提供了完整的训练和测试代码，方便研究人员快速上手并进行实验。

如果你想深入挖掘数据中的动态关系，或是寻找一个能够应对复杂网络结构变化的模型，那么 DHGNN 将是你不可或缺的工具。现在就加入这个项目，开启你的数据探索之旅吧！

要开始使用，请按照项目文档的指引安装必要的环境和库。当准备好数据后，运行 train.py 即可开始训练模型。

点击此处 访问 DHGNN 的 GitHub 仓库，获取更多详细信息以及代码。

引用

如果在您的工作中使用了 DHGNN，请引用以下论文：

@inproceedings{Jiang2019Dynamic,
  title={Dynamic Hypergraph Neural Networks},
  author={Jianwen Jiang, Yuxuan Wei, Yifan Feng, Jingxuan Cao and Yue Gao},
  booktitle={Proceedings of International Joint Conferences on Artificial Intelligence},
  page={2635-2641},
  year={2019}
}

让我们一起探索数据的无限可能！

DHGNN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dh/DHGNN