Graph-Bert：基于注意力机制的图表示学习框架
【免费下载链接】Graph-Bert 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Graph-Bert
Graph-Bert是一个创新的开源项目，将图神经网络与Transformer架构的BERT模型相结合，专门用于处理复杂结构化数据任务。该项目为节点分类、图分类等应用提供了全新的解决方案。
项目概述
Graph-Bert基于"仅注意力机制就能学习图表示"的理念，通过纯注意力机制来处理图数据，无需传统图卷积操作。这种设计使得模型能够更好地理解和挖掘图数据中的复杂结构信息。
核心技术架构
模型架构设计
Graph-Bert采用模块化设计，主要包含以下核心组件：
- BertEmbeddings：处理节点原始特征、WL角色ID、初始位置ID和跳数距离ID
- BertEncoder：基于Transformer的编码器，负责节点间交互学习
- BertPooler：池化层，生成图级别的表示
输入特征设计
Graph-Bert使用四种类型的输入特征来捕获图的结构信息：
- 原始节点特征：节点的固有属性
- WL角色ID：通过Weisfeiler-Lehman算法计算的节点角色标识
- 初始位置ID：节点在子图中的位置信息
- 跳数距离ID：节点间的距离关系
应用功能模块
节点分类任务
Graph-Bert支持多种图数据集的节点分类，包括：
- Cora数据集：7个类别，2708个节点，1433维特征
- CiteSeer数据集：6个类别，3312个节点，3703维特征
- PubMed数据集：3个类别，19717个节点，500维特征
图聚类任务
除了节点分类，Graph-Bert还支持图聚类任务，能够自动发现图中的社区结构。
实验结果展示
图残差学习效果
原始残差学习效果
项目结构
Graph-Bert采用清晰的模块化设计，代码组织分为五个主要部分：
- 数据模块：负责数据加载和组织操作
- 方法模块：实现复杂的数据处理算法
- 结果模块：处理结果的保存和加载
- 评估模块：提供多种评估指标
- 设置模块：管理实验设置和类间交互
核心代码文件
主要功能实现位于code目录下：
- MethodGraphBert.py：Graph-Bert主模型定义
- MethodBertComp.py：BERT组件实现
- MethodGraphBertNodeClassification.py：节点分类应用
- MethodGraphBertGraphClustering.py：图聚类应用
使用方法
快速开始
要运行节点分类任务，可以直接执行：
python3 script_3_fine_tuning.py
完整流程
项目提供了完整的处理流程：
- 预处理阶段：计算节点WL代码、子图批次和跳数距离
- 预训练阶段：基于节点属性重构和图结构恢复进行预训练
- 微调阶段：在具体任务上进行模型微调
- 评估阶段：结果可视化和性能评估
技术优势
Graph-Bert的主要技术优势包括：
- 纯注意力机制：无需图卷积操作，避免过平滑问题
- 预训练能力：支持大规模无标注图数据的预训练
- 灵活扩展：模块化设计支持多种应用场景
- 高效训练：支持子图采样，适合大规模图数据
总结
Graph-Bert代表了图表示学习领域的重要突破，通过将Transformer架构应用于图数据处理，为节点分类、图聚类等任务提供了有效的解决方案。其创新的设计和优秀的性能使其成为处理复杂图数据任务的理想选择。
【免费下载链接】Graph-Bert 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Graph-Bert
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
