文件名称：cabam-graph-generation：无标度，属性和类分类图生成
文件大小：22.42MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-04 17:23:19
JupyterNotebook
无标度，属性和类分类图生成 该存储库包含在KDD MLG 2020上发表的论文“无标度，属性和类分类图生成以促进图神经网络的自省”的代码。为清楚起见： CABAM Simulation Examples.ipynb ：生成了具有各种需求的图形的几个示例，它们的分类性质，如本文中讨论的理论和经验量的说明，以及给出图形和分配的节点标签的示例类条件特征生成。 Dataset Summaries.ipynb ：用于为本文提供的现有GNN基准生成数据集统计信息的驱动程序。 cabam_utils.py ：主要的图形生成代码和助手。 graph_preprocessing_utils.py ：其他帮助程序从data /加载和处理现有的图形数据集。 graph_summary_utils.py ：其他驱动程序的帮助程序，以生成基准数据集统计信息和属性。 如果您在自己的工作中使用模型或模型生成
【文件预览】：
cabam-graph-generation-master
----figures()
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--------pubmed_degree.png(34KB)
--------pubmed.png(9KB)
--------cora_class-assortativity.png(35KB)
--------dblp.png(9KB)
--------dblp_class-assortativity.png(62KB)
--------dblp_degree.png(31KB)
--------blogcatalog_degree.png(40KB)
--------cora.png(9KB)
--------airport_class-assortativity.png(44KB)
--------blogcatalog_class-assortativity.png(49KB)
--------citeseer.png(10KB)
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--------flickr_class-assortativity.png(57KB)
--------airport.png(8KB)
--------blogcatalog.png(9KB)
--------cora_ml_class-assortativity.png(42KB)
----Dataset Summaries.ipynb(367KB)
----cabam_utils.py(9KB)
----graph_summary_utils.py(5KB)
----graph_preprocessing_utils.py(7KB)
----CABAM Simulation Examples.ipynb(1.17MB)
----README.md(1KB)
----data()
--------alternative()
--------.ipynb_checkpoints()
--------cora()
--------citeseer()
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--------README(202B)
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