SubGNN 开源项目使用教程

SubGNN 开源项目使用教程

SubGNN Subgraph Neural Networks (NeurIPS 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/SubGNN

1. 项目介绍

SubGNN（Subgraph Neural Networks）是由哈佛大学Zitnik实验室开发的一个用于子图表示学习的通用框架。SubGNN 通过学习子图的有意义表示，支持对任何子图属性的预测。当前的图神经网络（GNN）方法在子图级别的预测上存在不足，而 SubGNN 通过神经消息传递机制实现了三个不同的通道，分别捕捉子图的邻域、结构和位置属性，从而填补了这一空白。

2. 项目快速启动

2.1 安装环境

首先，确保你已经安装了 conda。然后，使用以下命令创建并激活环境：

conda env create --file SubGNN.yml
conda activate SubGNN

2.2 准备数据

你可以通过以下三种方式准备数据：

1. 下载提供的真实世界数据集：

   • 数据集包括 HPO-NEURO, HPO-METAB, PPI-BP, 和 EM-USER。
   • 下载并解压数据集后，设置 config.py 中的 PROJECT_ROOT 为数据路径。

2. 生成合成数据集：

   • 使用 prepare_dataset 文件夹中的脚本生成 DENSITY, CORENESS, COMPONENT, 和 CUTRATIO 合成图。

3. 格式化自己的数据：

   • 按照 prepare_dataset 文件夹中的 README 文件中的步骤格式化自己的数据。

2.3 配置项目

修改 config.py 文件中的 PROJECT_ROOT 路径，并根据需要修改 config.json 文件中的配置。

2.4 训练和评估

使用以下命令训练和评估 SubGNN：

python train.py --config config.json

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

SubGNN 在多个领域中都有广泛的应用，例如：

• 生物信息学：用于预测基因和蛋白质之间的相互作用。
• 社交网络分析：用于分析社交网络中的社区结构和影响力传播。
• 推荐系统：用于基于用户和物品的子图结构进行个性化推荐。

3.2 最佳实践

• 数据预处理：确保数据格式正确，特别是子图的邻域、结构和位置信息。
• 超参数调优：通过实验调整神经网络的层数、学习率和批量大小等超参数，以获得最佳性能。
• 模型评估：使用交叉验证和多种评估指标（如准确率、召回率和F1分数）来评估模型的性能。

4. 典型生态项目

SubGNN 作为一个子图表示学习的框架，可以与其他图神经网络项目结合使用，例如：

• PyTorch Geometric：一个用于图神经网络的 PyTorch 库，可以与 SubGNN 结合使用，扩展其功能。
• DGL (Deep Graph Library)：一个用于图神经网络的库，支持多种图神经网络模型，可以与 SubGNN 集成。
• NetworkX：一个用于复杂网络分析的 Python 库，可以用于生成和分析子图。

通过结合这些生态项目，可以进一步扩展 SubGNN 的应用场景和功能。

SubGNN Subgraph Neural Networks (NeurIPS 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/SubGNN