文件名称:
GPT-GNN:KDD'20“图形神经网络的生成式预训练”的代码-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-04-01
详细说明：GPT-GNN：图神经网络的生成式预训练
GPT-GNN是通过生成式预训练来初始化GNN的预训练框架。 它可以应用于大规模和异构图形。
有关更多详细信息，请参见我们的KDD 2020论文 。
概述
关键包是GPT_GNN，其中包含高级GPT-GNN预训练框架，基本GNN模型以及基本图结构和数据加载器。
为了说明如何将GPT_GNN框架应用于任意图，我们提供了在异构图（OAG）和齐次图（reddit）上进行预训练的示例。 他们两个都是大规模的。
在每个example_*包，还有一个pretrain_*.py训练前一个GNN给定的图形文件，并且还多finetune_*.py培训文件和验证对下游任务。
数据集
对于开放式学术图（OAG） ，我们提供了一个异构图，其中包含从1900年至2020年的高引用CS论文（8.1G）。 您可以通过下载预处理图。 我们按时间划分数据：预训练（t <20
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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