KBGAT怎么修改从而获取自定义边权重的邻接矩阵
时间: 2023-10-18 21:30:51 浏览: 33
要获取自定义边权重的邻接矩阵,你需要修改KBGAT模型中的数据处理部分。具体来说,你需要在数据预处理中为图中的每一条边指定一个权重值,并将其存储在邻接矩阵中。这可以通过在数据处理部分添加一些代码来实现。
首先,在构建邻接矩阵时,你需要将每个节点之间的边权重存储在矩阵中。你可以将边权重作为一个额外的维度添加到邻接矩阵中。例如,如果你的邻接矩阵是一个三维张量(i,j,k),其中i和j表示节点索引,k表示边权重,则可以将其定义为:
```
adj_matrix = np.zeros((num_nodes, num_nodes, num_edge_features))
```
接下来,在数据处理的过程中,你需要为每个节点和它的邻居指定权重值。这可以通过修改数据处理代码中的邻接矩阵填充部分来实现。例如,在每个节点和它的邻居之间的边权重是按照节点之间的余弦相似度计算的,则可以通过以下方式为邻接矩阵中的每个元素赋值:
```
for i in range(num_nodes):
for j in range(num_nodes):
if A[i][j] == 1:
edge_weight = cosine_similarity(node_features[i], node_features[j])
adj_matrix[i][j][0] = edge_weight
```
在这个例子中,cosine_similarity(node_features[i], node_features[j])是计算节点i和节点j之间余弦相似度的函数,将其作为边权重存储在邻接矩阵中的第一个维度中。
最后,在KBGAT模型的训练过程中,你需要将邻接矩阵作为输入传递给模型。你可以通过修改模型的forward函数来实现。例如,如果你的邻接矩阵是一个三维张量(i,j,k),则可以将其作为输入传递给KBGAT模型的forward函数:
```
def forward(self, node_features, adj_matrix):
# perform graph convolution operation
h = self.graph_conv(node_features, adj_matrix)
# perform self-attention operation
h = self.self_attn(h, adj_matrix)
# perform MLP operation
h = self.mlp(h)
return h
```
这样,你就可以使用自定义的边权重邻接矩阵训练KBGAT模型了。
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