文件名称：GCN_linkprediction:在pytorch上使用GCN进行链接预测
文件大小：11.68MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-29 06:45:09
pytorch gcn linkprediction Python
在pytorch上使用GCN进行链接预测 项目说明 该项目旨在预测专利的cpc节点是否链接。 为了完成此项目，在pytorch上使用了Kipf的通用GCN模型。 专利在移动支付行业中爬行。 框架 在Google专利高级搜索中搜索“移动支付”，并获取专利号。 使用1）中的专利号来检索所有专利。 创建邻接矩阵和特征矩阵 删除链接并将数据拆分为训练集和验证集。 从GCN图层获取新的节点要素。 计算节点对的相似度。 使用标签将损失降到最低，并更新重量。 用法 python crawling.py python removelinks.py python features.py python train.py 最佳纪元是44〜46 参考 kenyonke / LinkPredictionGCN tkipf / pygcn @article{kipf2016semi, tit
【文件预览】：
GCN_linkprediction-master
----LPgcntorch()
--------models.py(514B)
--------utils.py(7KB)
--------data()
--------train.py(7KB)
--------__pycache__()
--------features.py(7KB)
--------crawling.py(2KB)
--------layers.py(1KB)
--------removelinks.py(6KB)
----README.md(1KB)