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。

GCN节点分类Cora数据集

Cora数据集，可以通过Planetoid进行加载

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

该数据集是Cora数据集，Cora是常用的数据集，可以用来学习数据可视化，Cora数据集由机器学习论文组成，是近年来图深度学习很喜欢使用的数据集。

GAT-图注意力网络（PyTorch） :laptop: +图形+ :megaphone: = :red_heart: 此回购包含原始GAT论文的PyTorch实现（ :link: ）。 它的目的是简化一般的GAT和GNN的玩法和学习。 目录 什么是GNN？ 图神经网络是一系列神经网络，它们处理图上定义的信号！ 图可以建模许多有趣的自然现象，因此您会发现它们在以下任何地方都得到了使用： 计算生物学-预测强效 计算药理学-预测 流量预测-例如在 推荐系统（用于 ， ， 等） 一直到大型强子对撞机，和列表不断出现！ GAT是空间（卷积）GNN的代表。 由于CNN在计算机视觉领域取得了巨大的成功，因此研究人员决定将其概括为图形，因此我们