Matlab实现Hash-GNN：图神经网络的链接预测加速

资源摘要信息:"Matlabauc代码-Hash-GNN:散列神经网络是用于链接预测的哈希加速图神经网络，已在2021年Wash中进行审查。本资源主要包含数据集和源代码，适用于Linux操作系统。用户需要按照以下步骤进行操作：首先，在'./Hash-GNN'目录下下载并解压文件包。接着，进入'data/dblp11'目录，解压'dblp11.tar.gz'文件。然后，确保已安装gcc库'-lgsl'，如果未安装，可以通过'sudo apt-get install libgsl-dev'命令进行安装。最后，在'#GNN'目录下编译源代码，并运行链接预测实验。本资源的标签为'系统开源'。" 知识点详细说明： 1. Hash-GNN简介： Hash-GNN是一种图神经网络，用于解决图数据上的机器学习问题。哈希技术在此过程中被用来加速图的处理和存储过程。该模型特别适用于链接预测，即预测图中节点之间的潜在连接。 2. Linux操作系统支持： 资源库是为Linux操作系统设计的，这意味着用户需要具备Linux环境才能运行相关的代码和数据集。Linux环境下可以提供稳定的运行平台，支持多用户操作以及强大的网络功能。 3. 数据集和源代码的下载与解压： 用户需要下载包含Hash-GNN的压缩包，并解压到指定目录（'./Hash-GNN'）。数据集的名称为'dblp11'，是用于测试和验证模型性能的图数据集。解压数据集时使用了tar命令，该命令是Linux系统中用于打包和解包文件的工具。 4. gcc库和libgsl-dev的安装： 在运行源代码之前，用户需要确保系统已安装gcc编译器以及所需的数学库libgsl-dev。gcc是GNU编译器集合，用于编译C和C++等语言的代码。libgsl-dev是一个数学函数库，提供了大量科学计算所需的工具。若未安装这些组件，用户需要通过Linux系统的包管理器apt-get进行安装。 5. 编译源代码： 源代码编译是使用Python脚本'compile.py'完成的。编译过程是将高级语言编写的源代码转换为机器能够理解的机器语言，以准备运行。编译过程可以检查源代码中的错误并准备可执行文件。 6. 运行链接预测实验： 编译完成后，用户需要在'#GNN'目录下运行特定的命令以启动链接预测实验。链接预测实验是评估哈希神经网络模型性能的关键步骤，可以预测图中节点之间的潜在关系。 7. 系统开源标签说明： 资源库被标记为"系统开源"，意味着源代码和数据集是开放和可共享的。开源意味着开发者社区可以自由使用、修改和分发代码，以改进模型和算法，促进科学技术的发展和交流。 综上所述，该资源库主要涉及到图神经网络、Linux操作系统的使用、数据集的处理、gcc编译器及数学库的安装与配置、Python脚本编译以及链接预测实验的执行。这些知识点对于希望理解、使用或进一步研究Hash-GNN的用户具有重要的参考价值。