GCN_linkprediction:在pytorch上使用GCN进行链接预测-源码

上传者: 42116701 | 上传时间: 2021-10-13 19:56:20 | 文件大小: 11.68MB | 文件类型: -
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

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明