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基于图神经网络(GNN)的节点分类实战:从GCN到GraphSAGE

图神经网络(GNN)是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型,广泛应用于社交网络分析、推荐系统和生物信息学等领域。图卷积网络(GCN)是GNN的经典方法,而GraphSAGE则通过引入采样机制进一步提升了其性能。本文将通过一个完整的实战案例,展示如何使用GCN和GraphSAGE对图节点进行分类,并提供详细的代码实现。


案例背景

我们选择Cora数据集作为案例,该数据集包含学术论文及其引用关系,目标是预测每篇论文的类别。


代码实现

1. 环境准备

首先,安装所需的Python库:

pip install torch torch-geometric numpy

2. 数据准备

使用torch_geometric库加载Cora数据集:

import torch
from t

http://www.kler.cn/a/590579.html

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