gnn图神经网络前置数据处理

图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）在处理图形数据前通常需要经过一些预处理步骤：

1. **节点特征工程**：为每个节点提供初始属性表示，可以基于节点本身的属性（如用户的基本信息、商品的描述等），或者通过计算邻居节点的信息（如平均值、加权和等）来生成嵌入。

2. **构建邻接矩阵**：表示图结构，通常是一个稀疏矩阵，其中非零元素表示两个节点之间的连接。它可以是无向的（每条边双向存在）或有向的（反映方向性）。

3. **构造邻接矩阵的转换矩阵**：用于对邻接矩阵进行消息传递操作，如在GCN（Graph Convolutional Network）中，通常会计算拉普拉斯矩阵或者随机游走矩阵。

4. **标准化**：为了保证模型训练稳定，有时会对节点特征和邻接矩阵进行归一化，如L1/L2标准化或度规范化（将邻接矩阵的行/列进行规范化）。

5. **分片**或**划分**：如果图过大，可能会将其分割成小块（子图），以便于GPU并行计算。

6. **创建图批次**：对于图数据集，可能需要将所有图组织成一批次，每个批次包含固定大小的图样本，同时附上对应的节点和边信息。

相关问题

gnn图神经网络前置数据处理代码

图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 的前置数据处理通常涉及到以下几个关键步骤：

1. **构建图结构**：首先，你需要将数据转换成图的形式。这包括节点 (nodes)、边 (edges) 和可能的节点属性 (node features) 或边属性 (edge features)。例如，在社交网络中，用户可以是节点，他们的联系则是边。

import networkx as nx
# 创建图
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(users, attributes=dict(age, gender)) # 添加节点及属性
G.add_edges_from(followers, weight='strength') # 添加边及其权重

2. **编码节点特征**：如果节点有额外的数据，如用户的标签或描述，需要将其转换为数值向量。常见的做法是使用嵌入技术（如Word2Vec或GloVe），或者通过预训练模型获取。

from gensim.models import Word2Vec
node_embeddings = Word2Vec(nodes_descriptions)
G.node[node_id] = node_embeddings[node_id]

3. **邻接矩阵或邻居采样**：为了计算每个节点的信息，GNN通常会利用邻接矩阵表示图的结构。此外，邻居采样（如ego-networks或随机游走）也是常用的技术，用于限制信息传播到节点的近邻范围。

adj_matrix = nx.adjacency_matrix(G).todense() # 转换为邻接矩阵
sampled_neighbors = G.neighbors(node_id)[:num_samples] # 邻居采样

4. **标签和分割**：如果你的目标是监督学习，那么需要准备标签数据。同时，可能还需要对节点或图进行分层（如社区检测），以便于训练过程。

labels = [get_label(node) for node in nodes] # 获取节点标签
train_test_split(G, labels) # 分割为训练集和测试集