8、图卷积网络与图注意力网络：原理、实现与应用

图卷积网络与图注意力网络：原理、实现与应用

1. 图卷积网络（GCN）概述

图卷积网络（GCN）是对普通图神经网络（GNN）层的改进，通过对特征进行正确归一化，引入了智能归一化机制。与Node2Vec和普通GNN相比，GCN在处理具有不同节点度分布的数据集时表现更优。

2. 图卷积层与图线性层的比较

2.1 节点度分析

在应用GCN之前，需要分析数据集的节点度分布。以Cora和Facebook Page - Page数据集为例，分析步骤如下：
1. 导入必要的库：

from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.utils import degree
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt

2. 导入Cora数据集并存储图数据：

dataset = Planetoid(root=".", name="Cora")
data = dataset[0]

3. 计算图中每个节点的邻居数量：

degrees = degree(data.edge_index[0]).numpy()