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RSS订阅原创 图神经网络对抗攻击（图注入攻击）
图注入攻击（GIA）作为图神经网络（GNN）上的一种实际攻击场景出现，在这种情况下，攻击只能注入少量恶意节点，而不能修改现有节点或边。即图修改攻击。尽管GIA取得了可喜的成果，但人们对其成功的原因以及成功的背后是否存在任何漏洞知之甚少。为了理解GIA的威力，我们将其与GMA进行了比较，发现GIA由于其相对较高的灵活性，可以证明比GMA更有害。然而，高度的灵活性也会对原始图的同质性分布造成极大的破坏，即邻居之间的相似性。因此，基于同质性的防御系统可以很容易的缓解甚至防止GIA的威胁，这些防御系统目的是恢复原来
2022-10-11 17:27:05
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原创 图神经网络对抗攻击（图注入攻击）
图神经网络在各种实际应用中都取得了良好的性能。然而，最近的研究发现，GNN容易受到对抗攻击。本文研究了最近引入的一种针对**图注入攻击（GIA）**的真实攻击场景。在GIA场景中，攻击者无法修改输入图的现有连接结构或节点属性，而是通过向其中注入攻击节点来执行攻击。*我们分析了GNN在GIA设置下的拓扑脆弱性，并在此基础上提出了用于有效注入攻击的拓扑缺陷图注入攻击（TDGIA）*TDGIA首先引入拓扑脆弱边选择策略来选择原始节点与注入节点连接。然后设计平滑特征优化目标，为注入节点生成特征。
2022-10-06 11:20:49
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原创 基于图神经网络的节点表征学习part1
引言在图节点预测或边预测任务中，首先需要生成节点表征（Node Representation）我们使用图神经网路来生成节点表征，并通过基于监督学习的对图神经网路的训练，使得图神经网络学会产生高质量的节点表征。高质量的节点表征能够用于衡量节点的相似性，同时高质量的节点表征也是准确分类节点的前提。本文，我们将学习实现多层图神经网路的方法，并以节点分类任务为例，学习训练图神经网络的一般过程。我们将以Cora数据集为例子进行说明，Cora是一个引文网络，节点代表论文，如果两篇论文存在引用关系，则对应的两个节点之
2022-10-06 10:14:40
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原创 消息传递神经网络（MPNN）内容及代码实践
一、引言为节点生成节点表征（Node Representation）是图计算任务成功的关键，我们要利用神经网络来学习节点表征。消息传递范式是一种聚合邻接节点信息来更新中心节点信息的范式，它将卷积算子推广到不规则数据领域，实现了图与神经网络的连接。消息传递范式因为简单、强大的特性，于是被人们广泛的使用。遵循消息传递范式的图神经网络被称为消息传递图神经网络。本节中，首先我们将学习图神经网络生成节点表征的范式—消息传递（Message Passing）范式。接着我们将初步分析PyG中的MessagePas
2022-05-17 09:58:43
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原创 Linux系统目录结构
登录系统后，在当前命令窗口下输入命令：ls /如下图所示：树状目录结构：对这些目录进行解释：/bin: bin是Binaries（二进制文件）的缩写，这个目录存放着最经常使用的命令。/boot:这里存放的是启动Linux时使用的一些核心文件，包括一些连接文件以及镜像文件。/devdev是Device(设备)的缩写，该目录下存放的是Linux的外部设备，在Linux中访问设备的方式和访问文件的方式是相同的。/etc: etc是Etcetera的缩写，这个目录是用来存放所有的系统管理所需
2021-08-30 18:52:02
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原创 本地Windows电脑和阿里云ECS服务器（Linux）文件之间传输
我使用的是putty远程连接服务器，我们在安装putty以后，默认会同时安装pscp我们用命令行验证一下pscp,可以看出pscp已经在系统路径下面了：接着，我们就可以实现本地Windows电脑与阿里云ECS服务器（Linux）文件之间的传输假设服务器ip为:33.125.58.97,用户名为cat,需要将本地的D：\test\tmp文件夹下的11.graph上传到服务器的/home/cat路径下面，我们直接在命令行里面输入：pscp D:\test\tmp\11.graph cat@33.125.
2021-08-25 17:02:05
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原创 conda: “The environment is inconsistent, please check the package plan carefully”
在阿里云服务器（Ubuntu 20.04 64位）和Centos 7版本在更新conda命令都出下以下报错信息：conda: “The environment is inconsistent, please check the package plan carefully”针对这个错误，以下解决方案conda activate baseconda install anacondaconda update --all输入后，在更新后，没有错误了!...
2021-08-25 11:24:10
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原创 Linux系统中进入退出vim编辑器
进入vim编辑器1、VIM编辑器，可以新建文件也可以修改文件命令：vim /路径/文件名2、如果这个文件，之前没有，则为新建，那么下方有提示为新文件，如果文件已存在，则没有提示。3、进入编辑器后，我们先按i/a，即切换到“插入状态”。就可以通过上下左右移动光标，或空格、退格及回车等进行编辑内容了。退出vim编辑器的方法及区别当文本编辑结束之后，通常需要退出编辑器。退出编辑器有以下4种情况：保存退出、正常退出、不保存退出及强制退出。1、保存退出当我们编辑或修改好了文件内容先按键盘左上角的“E
2021-08-25 11:02:08
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原创 Linux系统安装Anaconda3
我是在centos 7下安装Anaconda3的1、下载wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh2、安装bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh然后一直按回车，中途还会有一个输入“yes”即可，根据提示安装3、验证source /root/.bashrcconda list4、在终端输入python,启动python的交互界面大功告成！
2021-08-24 19:25:04
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原创 Linux系统将python升级为python3
最近又开始学习Linux了，我用的Linux版本是centos7,先把系统自带的python2升级到python3.1、查看centos下的python版本python -V2、安装gccyum -y install gcc3、下载python3 wget https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/Python-3.5.2.tgz4、新建一个目录/var/python_filecd /var/mkdir python_file5、将下载
2021-08-24 18:58:47
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原创 pyd文件介绍
pyd一般是python外的其他语言如C/C++编写的python扩展模块，即python的一个动态链接库，与dll文件相当。在linux系统中一般为.so文件。也有的时候，为了对python文件进行加密，会把python模块编译成.pyd文件，供其他人使用。拿到一个pyd文件，在没有文档说明的情况下，可以试试查看模块内的一些函数和类的用法。首先 import XXX(pyd的文件名)然后直接print(dir(XXX))print(help(XXX))其中dir（）列出了属性和方法help(
2021-08-21 19:33:06
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原创 安装networkit遇到的错误
使用conda命令安装conda install networkit会发现报错信息：PackagesNotFoundError:The following packages are not avaiable from current channels.针对这个错误信息，我们可以按以下操作进行（1）查询包所存在版本anaconda search -t conda networkit可以看到可用平台有 Linux、windows、os系统上都可以安装的，networkit版本在之前的版本只能是
2021-08-21 12:23:25
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原创 AttributeError: module ‘community‘ has no attribute ‘best_partition‘ 问题的解决
在使用社区检测算法louvain时，遇到一个错误，在使用community时遇到了如下错误：AttributeError: module ‘community’ has no attribute 'best_partition' 经过查找，找到如下解决办法直接将GitHub中的包文件下载到python库中，下载路径为：https://github.com/taynaud/python-louvain/archive/master.zip解压后在python-louvain-master所在的目录打
2021-07-21 17:53:34
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原创 西瓜书学习第一天------模型评估与选择
经验误差与过拟合错误率：分类错误的样本数占总样本数的比例精度 = 1-错误率误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异训练误差（经验误差）：学习器在训练集上的误差泛化误差：在新样本上的误差我们希望得到泛化误差小的学习器，然而，我们事先并不知道新样本是什么样，实际能做的是努力使经验误差最小化。当学习器把训练样本学的太好了的时候，很可能已经把训练样本自身的一些特点当做了所有潜在样本的都会具有的一般性质，这样会导致泛化性能下降。这种现象在机器学习中称为：“过拟合”相反欠拟合是指对训练样本的一
2021-06-30 20:19:38
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原创 电商评论情感分析
首先在命令行中运行pip install snownlpSnowNLP是一个简单易学的中文文本处理工具。可以进行中文分词、词性标注、情感分析、文本分类、拼音、繁体转简体、关键词提取、文本摘要提取、文本相似性分析、tf-idf词嵌入。*Github官方文档：*链接: l点击这里.在python IDLE的**交互式命令行>>>**界面逐行运行下列代码下面展示一些 代码。from snownlp import SnowNLPs= SnowNLP('这个代码真心赞')s.s
2021-04-16 16:15:22
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原创 pip常用操作
命令行语句 功能python -m pip install --upgrade pip 升级pippip --version 查看pip版本pip install 第三方库名字
2021-04-14 22:31:32
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原创 了解开源软件镜像站
有哪些开源软件镜像站？https://mirrors.mit.edu/https://www.centos.org/download/mirrors/谷歌学术：https://ac.scmor.com/清华大学开源软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/阿里云开源镜像站：https://developer.aliyun.com/mirror/网易开源镜像站：http://mirrors.163.com/华为开源镜像站：https://mirrors
2021-04-14 20:45:07
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原创 分类器评估指标
分类问题监督学习如果标签是离散值，则为分类如果标签是连续值，则为回归训练分类问题将数据集划分为训练集和测试集，通过训练集的训练，使得模型能够掌握数据的规律，在测试集里面预测，再和测试集的真实标签进行比较。将特征和标签输入分类模型模型根据每个数据的特征，猜测每个数据的标签模型自我更新，使猜测的标签和真实的标签的差别最小化常用的分类模型：决策树，朴素贝叶斯，支持向量机，KNN，神经网络，逻辑回归，线性判别分析，随机森林，隐马尔科夫，贝叶斯网络二分类问题标签只分两类评估分类模型有了分类模
2021-04-11 20:11:55
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原创 机器学习解决的基本问题及案例
最近开始学习机器学习，在B站上找了视频，一边学习，一边记录，一边完成毕设。机器学习解决的基本问题1、分类把一个输入映射为离散的类别解决分类的算法有很多，比如KNN、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、深度学习、图像分类、神经网络。分类的评估指标，比如交叉熵、混淆矩阵、ROC、AUC、f1-score2、回归指的是要预测一个连续的值回归可以用多种算法来解决，比如支持向量机、决策树、线性回归、岭回归、神经网络、以及我们很早以前学习的最小二乘。3、聚类把没有标签的数据自组织的聚成一簇，属
2021-04-10 21:43:16
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原创 求助
求助，出现下面错误，如何解决？NameError: name ‘undersample_pipeline’ is not defined应该是这样NameError: name ‘xxx_pipeline’ is not defined
2021-04-10 17:19:36
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原创 数据科学
初识数据科学本人大四一名学生，对数据科学感兴趣，为了方便自己学习，以后将自己学习的内容,方法和心得记录下来，请大家观看后批评指正。以后会一直更新，同时也希望大家觉得内容可以的话可以收藏，点赞加关注三联一下,欢迎大家在评论区留言，一起讨论学习~~~文章目录初识数据科学前言一、数据科学是什么？二、如何系统学习数据科学？1.SQL数据库语言2.数理统计学3.软件应用学习导图如下：建议学好python中的这些库机器学习就说这么多，希望大家批评指正！！！前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：
2021-03-20 20:00:44
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空空如也
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