图卷积网络识别影响力节点python
时间: 2023-09-27 09:04:58 浏览: 63
图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)可以应用于图数据的节点分类和节点聚类任务中,其中节点分类任务中需要识别影响力节点。在Python中,可以使用PyTorch等深度学习框架来实现GCN,并进行节点分类。以下是一个简单的例子:
首先,需要导入必要的库:
```python
import torch
from torch_geometric.datasets import Planetoid
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv
```
接着,加载数据集(这里以Cora数据集为例):
```python
dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora')
data = dataset[0]
```
定义GCN模型:
```python
class GCN(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(GCN, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(dataset.num_features, 16)
self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes)
def forward(self, x, edge_index):
x = F.relu(self.conv1(x, edge_index))
x = F.dropout(x, training=self.training)
x = self.conv2(x, edge_index)
return F.log_softmax(x, dim=1)
```
训练模型:
```python
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = GCN().to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)
def train():
model.train()
optimizer.zero_grad()
out = model(data.x.to(device), data.edge_index.to(device))
loss = F.nll_loss(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])
loss.backward()
optimizer.step()
def test():
model.eval()
out = model(data.x.to(device), data.edge_index.to(device))
pred = out.argmax(dim=1)
correct = pred[data.test_mask] == data.y[data.test_mask]
acc = int(correct.sum()) / int(data.test_mask.sum())
return acc
for epoch in range(200):
train()
acc = test()
print(f'Epoch: {epoch + 1:03d}, Test Acc: {acc:.4f}')
```
在训练过程中,可以通过测试集的准确率来评估模型的性能。在训练完成后,可以使用模型预测每个节点的标签,并根据标签的置信度来识别影响力节点。
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