基于图卷积神经网络的社区检测算法Python代码

以下是一个基于PyTorch的图卷积神经网络社区检测算法的示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.datasets import KarateClub
from torch_geometric.nn import GCNConv


class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(34, 16)
        self.conv2 = GCNConv(16, 2)

    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.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)


dataset = KarateClub()
data = dataset[0]

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model, data = Net().to(device), data.to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)

model.train()
for epoch in range(200):
    optimizer.zero_grad()
    out = model(data)
    loss = F.nll_loss(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])
    loss.backward()
    optimizer.step()

model.eval()
_, pred = model(data).max(dim=1)
correct = float(pred[data.test_mask].eq(data.y[data.test_mask]).sum().item())
acc = correct / data.test_mask.sum().item()
print('Accuracy: {:.4f}'.format(acc))

这个例子使用了 PyTorch Geometric 库，通过 GCNConv 层执行图卷积操作。我们使用了 Zachary's Karate Club 数据集进行训练和测试，数据集包含 34 个节点和 78 条边，用于演示社区检测的能力。

在训练过程中，我们使用了 Adam 优化器和负对数似然损失函数来最小化误差。在测试过程中，我们评估了模型的准确率来确定其社区检测能力。