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图形神经网络(GNN)以Python为实现方式。

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简介：
利用图形神经网络（GNN）在分子领域的应用日益广泛，这得益于分子结构能够被有效地转化为图形结构。 GNN的显著优势在于其能够精准地模拟系统中各个对象之间存在的复杂关系或相互作用。 此外，图形神经网络的应用范围十分广泛，涵盖了分子设计、网络分析以及物理系统的建模等多个方面。

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  • Python-GNN图形神经网络
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    Python-GNN是一种利用Python编程语言实现的图形神经网络工具或库，它为处理图数据和开发相关应用提供了强大支持。 图形神经网络（GNN）在分子应用领域表现突出，因为可以将分子结构以图的形式进行表示。其独特优势在于能够高效地建模系统内对象之间的关系与交互作用。除了应用于分子研究外，GNN还在网络分析和物理模型构建等领域展现出广泛的应用潜力。
     
  • 图神经网络(GNN) WSDM 2020.zip
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    这段资料包包含了关于图神经网络（GNN）的相关研究内容，具体聚焦于2020年WSDM会议上的论文和资源。适合对图论和深度学习结合感兴趣的学者和技术人员研究使用。 第13届国际互联网搜索与数据挖掘会议（WSDM 2020）将于2020年2月3日至7日在美国休斯敦召开。该会议由CCF推荐，属于B类国际学术会议，并且得到了SIGIR、SIGKDD、SIGMOD和SIGWEB四个专委会的支持。在互联网搜索与数据挖掘领域内，WSDM享有较高的学术声誉。此次会议上共收到了615篇长文投稿，最终仅91篇文章被录用，录取率约为15%。
     
  • Python-图神经网络(GNN)文献综述清单
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    本清单为Python领域的图神经网络（GNN）研究提供全面的文献综述，涵盖理论进展与应用实例，助力科研人员和开发者深入理解并利用GNN技术。 关于图神经网络（Graph Neural Network, GNN）的研究论文有很多。这些论文探讨了GNN在不同领域的应用，包括但不限于社交网络分析、推荐系统以及化学分子预测等领域。随着深度学习技术的发展，GNN已经成为处理非欧几里得结构数据的重要工具之一。 研究者们通过不断改进和创新，使得图神经网络能够更好地捕捉节点之间的复杂关系，并且可以用于解决更加复杂的实际问题。例如，在社交网络分析中，研究人员利用GNN来识别社区结构、预测用户行为等；在化学领域，则是用它来进行分子性质的预测以及药物发现等工作。 总之，关于Graph Neural Network的研究成果丰富多样，为众多行业带来了新的视角和解决方案。
     
  • Python图神经网络(GNN)资源大全列表
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    本资源列表全面汇集了关于Python图神经网络（GNN）的学习资料、开源库和应用案例，帮助研究者快速入门并深入探索这一领域。 图神经网络（GNN）是机器学习领域的一个热门话题，在处理非欧几里得数据如社交网络、化学分子结构或交通网络方面尤其突出。在Python环境中开发和应用GNN已经成为许多研究者和工程师的关注焦点，这当中包含了很多丰富的学习资料、库、教程以及示例代码。 了解图神经网络的基本概念很重要。GNN是一种能够对图结构数据进行学习的模型，通过消息传递和聚合操作来更新节点特征表示。每个节点在每一层都会与其邻居交互，从而获取局部和全局的信息，这使得它在图分类、节点分类及链接预测等任务中表现出色。 Python中有多个库支持GNN实现： 1. **PyTorch Geometric (PyG)**：这是一个基于PyTorch的图学习库，提供了许多GNN模型如GCN、GAT和GraphSAGE，并且能够处理大规模图数据。 2. **TensorFlow-GNN**：这是由TensorFlow官方提供的一个支持多种GNN模型构建的框架。 3. **DGL (Dynamic Graph Library)**：这是一个跨框架的库，同时支持PyTorch和MXNet，提供了高效的图操作及多个GNN模型实现。 4. **Stellargraph**：专注于生物信息学和社会网络分析中的深度学习，并且包含多种GNN模型。 除此之外还有： - **论文与教程**: 如Kipf 和 Welling 的原始GCN 论文、Veličković 等人的 GAT 论文，以及各种关于介绍GNN的博客和教程。 - **开源项目**：展示实际应用中使用GNN的例子，比如在分子结构分析或推荐系统中的运用。 - **基准数据集**: 如Cora, PubMed 和 CiteSeer 这些常用于学术界评估 GNN 性能的数据集。 - **代码示例**：覆盖从简单的模型实现到复杂应用场景的代码片段。 通过这些资源，无论是初学者还是有经验的研究者都能从中受益。学习GNN不仅需要理解其基本原理，还需要熟悉相关的Python库和工具，并掌握如何利用它们来解决实际问题。深入研究这些材料有助于在Python环境中构建并应用GNN模型，进一步提升机器学习领域的专业技能。
     
  • 图神经网络(GNN)代码详解
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    本书籍或文档深入解析了图神经网络（GNN）的核心原理与实践应用，通过详实的代码示例带领读者逐步掌握GNN的设计、实现及优化技巧。 图神经网络（GNN）是一种专门用于处理图数据的深度学习模型，能够对节点、边或整个图进行建模，并从中提取结构特征和内在信息。其核心机制是通过消息传递的方式让每个节点不断更新自身的表示向量：它会收集并整合相邻节点的信息来改进自己的状态描述。 在GNN相关的代码包中通常会有两个重要组成部分：“embedding” 和 “edge”。 1. **Embedding** 代表的是节点嵌入，即图中的每一个点都会被映射为一个低维的特征向量。这一过程旨在捕获每个节点本身的属性信息及其与其他节点的关系模式。 2. **Edge** 文件则通常包含边的信息，描述了节点之间的连接方式（有向或无向）以及它们之间关系强度的权重。 GNN的具体操作步骤如下： 1. **初始化**：为图中的每一个点分配初始特征向量，这可以基于已知属性或者随机生成。 2. **消息传递**：在每一层中，每个节点会从其相邻节点接收信息，并通过某种函数（如加权平均、矩阵乘法等）处理这些信息以形成“消息”。 3. **聚合操作**：将所有邻居的“消息”进行汇总，例如采用求和或取平均的方法。 4. **更新特征表示**：基于上述步骤生成的新“消息”，每个节点会通过非线性激活函数（如ReLU）来调整自身的状态向量。 5. **迭代过程**：重复以上操作直至满足特定的层数要求或者达到收敛条件。 GNN的应用场景广泛，包括但不限于社交网络分析、推荐系统以及化学分子结构预测等领域。此外，还有多种类型的图神经网络模型可供选择，例如GCN和GAT等，每种都有其独特的特性来适应不同的需求与挑战。 该代码包可能涵盖了构建GNN架构、处理图数据集、训练及验证过程的实现细节，并提供了生成节点嵌入的方法示例。这对于希望深入研究并应用图神经网络技术的人来说是一个非常有价值的资源。
     
  • 推荐的图神经网络（GNN）论文
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    本简介梳理并推荐了一系列关于图神经网络(GNN)的研究论文，旨在帮助读者快速了解该领域的最新进展和核心方法。 这段文字介绍了我学习图神经网络过程中阅读的一些论文，并强烈推荐给想要入门或深入了解图神经网络的朋友进行阅读。
     
  • Python中基于LSTM-GNN的时间序列预测与图神经网络实现
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    本研究探讨了结合长短时记忆网络（LSTM）和图神经网络（GNN）进行时间序列预测的方法，旨在利用LSTM捕捉时间依赖性同时通过GNN建模复杂关系。 LSTM-GNN用于病人的结果预测：这是一个结合了长短期记忆网络（LSTM）与图神经网络（GNN）的混合模型。该模型旨在提取时间特征及病人邻域信息，以改进重症监护室（ICU）中患者的结果预测工作。现有的研究主要集中在生理时间序列数据上，并且很少考虑诊断和药物等稀疏数据的影响。即使这些数据被纳入考量范围，在后期阶段通常也只是简单地串联起来使用，这可能使得模型难以从罕见的疾病模式中学习到有效信息。 通过在图结构中连接相似病例的方式，该混合模型能够更好地利用诊断作为关系信息，并从中提取有价值的特征。实验结果表明，LSTM-GNNs 在 eICU 数据库中的住院时间预测任务上优于仅使用 LSTM 的基线方法。这一研究方向展示了从相邻病人案例中获取信息的潜力，在电子健康记录的监督学习性能方面有着显著的优势和实际应用价值。
     
  • 基于Python的GNN图神经网络故障诊断代码
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    本项目采用Python语言实现基于图神经网络（GNN）的故障诊断系统，旨在通过分析复杂系统的图形结构数据来精准定位和预测潜在故障。 本段落提出了一种基于图神经网络（GNN）的故障诊断框架，该框架使用了PyTorch和PyTorch Geometrics工具包。整个框架分为数据预处理以及基于GNN的故障诊断与预测两个主要部分。 在数据预处理阶段，该框架提供了三种构建时间序列图的方法：KNNGraph、RadiusGraph 和 PathGraph。这些方法有助于捕捉数据中的空间特征及其相互关系。 到了基于GNN的故障诊断和预测阶段，框架结合了节点分类及图分类回归等任务与实际故障诊断和预测需求，并设计了一套相应的架构。通过这种方法，该框架能够更好地处理样本或多个传感器之间的空间特性，从而提高故障诊断和预测的效果。 这种利用图结构特性的基于GNN的方案为解决故障诊断和预测问题提供了一个新颖且有效的途径，它克服了传统方法在捕捉数据中关联信息及应对空间特征方面的局限性。
     
  • 关于图神经网络(GNN)的必备阅读- Python视角
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    本简介从Python编程角度出发，介绍图神经网络（GNN）的基础知识、核心概念及其应用，旨在帮助读者快速掌握GNN相关技术。 关于图神经网络（GNN）的必读文章 这篇文章由Jie Zhou、Ganqu Cui、Zhengyan Zhang 和 Yushi Bai 贡献，主要内容包括： 1. **调查** 2. **模型** - 2.1 基本模型 - 2.2 图类型 - 2.3 池化方法 - 2.4 分析 - 2.5 效率 3. **应用** - 3.1 物理学领域 - 3.2 化学和生物学领域 - 3.3 知识图谱 - 3.4 推荐系统 - 3.5 计算机视觉 - 3.6 自然语言处理 - 3.7 攻击生成器（原文中可能有误，应为“攻击”而非“攻击生成器”，此处保留原序号） - 3.8 图聚类 - 3.9 图分类 - 3.10 强化学习 - 3.11 交通网络 - 3.12 小样本和零样本学习 - 3.13 程序表示 - 3.14 社交网络 - 3.15 图匹配 - 3.16 计算机网络 此外，文章还介绍了两篇重要的调查论文： - **图神经网络介绍**。由 Morgan & Claypool 出版社于2020年出版的《人工智能与机器学习综合讲座》中收录。 - **图神经网络：方法和应用综述**。发表在 arxiv 2018 年的文章，作者包括 Jie Zhou、Ganqu Cui、Zhengyan Zhang、Cheng Yang、Zhiyuan Liu 和 Maosong Sun。
     
  • 一份实用的《图神经网络GNN》学习笔记
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    这份《图神经网络(GNN)》学习笔记旨在为初学者提供一个简洁明了的学习路径。内容涵盖基础概念、核心算法及实际应用案例，助力读者快速掌握图神经网络的知识与技能。 GNN综述阅读报告涵盖了多篇关于GNN的论文，并包含根据《The Graph Neural Network Model》一文使用Pytorch编写的模型示例。该模型在人工数据上进行了运行和验证。