在IT领域，图嵌入（Graph Embedding）是一种将图中的节点转化为低维向量表示的技术，这在处理复杂网络结构的问题中具有广泛的应用。Cora数据集是学术界常用的图数据集，常用于节点分类任务，而DeepWalk与Word2Vec则是实现图嵌入的两种重要方法。 Cora数据集是一个引文网络，包含2708篇计算机科学领域的论文，这些论文被分为七个类别。每篇论文可以通过引用关系与其他论文相连，形成一个复杂的图结构。节点代表论文，边表示引用关系。对Cora数据集进行分类任务，旨在预测一篇论文的类别，这有助于理解论文的主题和领域，对于推荐系统和学术搜索引擎优化具有重要意义。 DeepWalk是受Word2Vec启发的一种图嵌入方法，由Perozzi等人在2014年提出。Word2Vec是一种用于自然语言处理的工具，它通过上下文窗口来学习词向量，捕获词汇之间的语义关系。DeepWalk同样采用了随机游走的思想，但应用在图结构上。它通过短随机路径采样生成节点序列，然后使用 Skip-gram 模型学习节点的向量表示。这些向量保留了图中的结构信息，可以用于后续的分类、聚类等任务。 源代码通常包含了实现DeepWalk的具体步骤，可能包括以下部分： 1. 数据预处理：读取图数据，如Cora数据集，构建邻接矩阵或边列表。 2. 随机游走：根据图结构生成一系列的节点序列。 3. Skip-gram模型训练：使用Word2Vec的训练方法，更新每个节点的向量表示。 4. 图嵌入：得到的节点向量可作为图的嵌入结果。 5. 应用：将嵌入结果用于分类任务，如利用机器学习模型（如SVM、随机森林等）进行训练和预测。 "NetworkEmbedding-master"可能是包含其他图嵌入算法的项目库，除了DeepWalk，可能还包括其他如Node2Vec、LINE等方法。这些算法各有特点，比如Node2Vec通过调整两个参数（p和q）控制随机游走的返回概率和深度优先搜索的概率，以探索不同的邻居结构。 小组演示PPT可能涵盖了这些技术的原理、实现过程、性能评估以及实际应用案例，帮助团队成员和听众更好地理解和掌握图嵌入技术。通过这样的分享，可以促进团队内部的知识交流和技能提升，对于解决实际问题有着积极的作用。 这个压缩包资源提供了学习和实践图嵌入技术，特别是DeepWalk和Word2Vec的机会，结合Cora数据集，可以深入理解图数据的处理和节点分类任务的执行过程。对于软件/插件开发者、数据科学家和机器学习工程师来说，这些都是宝贵的学习材料。

在Cora和Citeseer数据集上用图卷积神经网络实现链路预测，包括GCN网络搭建、Cora和Citeseer数据集的数据预处理，以及链路预测网络的训练和测试代码。

cuda+python+pytorch安装说明

Cora数据集包含2708篇科学出版物，edges:5429，classes:7，features:1433 每个科学出版物都由一个01词向量描述 训练集（140，1433），测试集（1000，1433），总训练集（1708，1433），训练集从总训练集中抽取，存在labeled和unlabeld节点 用于深度学习，图神经网络的训练

在深度学习用planetoid加载数据时常常需要在github上拉起下载，有时存在连接不上，下载出现error的情况，直接将该代码完整下下来，使用相关数据集。

GCN节点分类Cora数据集

Cora数据集，可以通过Planetoid进行加载

matlab代码加法科拉 连续可达性分析器（CORA）是MATLAB类的集合，用于使用可达性分析对网络物理系统进行形式验证。 CORA集成了各种矢量和矩阵集表示形式及其上的运算以及各种动态系统类的可达性算法。 该软件经过设计，可以交换设置表示，而无需修改代码以进行可达性分析。 CORA是使用面向对象的范例设计的，因此用户可以安全地使用方法，而不必担心隐藏在对象内部的详细信息。 由于工具箱是用MATLAB编写的，因此安装和使用是与平台无关的。 从2018年版本开始，还支持将SpaceEx模型直接导入CORA。 以下几点总结了CORA工具箱的主要功能： 连续系统的可达性分析 CORA为线性系统，非线性系统以及有约束的系统计算可达集。 支持连续时间模型和离散时间模型。 可以明确考虑系统输入的不确定性以及模型参数的不确定性。 此外，CORA还提供了动力学模型仿真的功能。 混合系统的可达性分析 该工具箱还能够计算混合系统的可达集。 所有实现的动态系统类都可以用于描述离散系统状态的不同连续流。 此外，在CORA中实现了各种用于计算具有保护集的相交的方法。 几何集 CORA具有模块化设计，因此除了可

信息抽取，或者所论文头部信息抽取需要的数据集，这里只放了论文头部抽取所需要的数据集，并不是整个cora数据集，整个的很大有几百兆，这里不可能放的下

连续可达性分析器 (CORA) 是一组 MATLAB 类，用于使用可达性分析对网络物理系统进行形式验证。 CORA 集成了各种向量和矩阵集表示和对它们的操作以及各种动态系统类的可达性算法。 该软件的设计使得可以交换集合表示，而无需修改可达性分析的代码。 CORA 是使用面向对象的范式设计的，因此用户可以安全地使用方法，而无需担心隐藏在对象内部的详细信息。 由于工具箱是用MATLAB编写的，安装和使用是平台无关的。 从 2018 版开始，还支持将 SpaceEx 模型直接导入 CORA。