图神经网络的技巧包
项目描述
gtrick：图神经网络的技巧包。
gtrick 是一个易于使用的 Python 包，用于收集图神经网络的技巧。我们测试并提供强大的技巧来提升您的模型的性能。
技巧就是你所需要的！（中文介绍）
诡计
| 诡计 | 例子 | 任务 | 参考 |
|---|---|---|---|
| 虚拟节点 | DGL PyG |
图形 | OGB 图形属性预测示例 |
| 旗帜 | DGL PyG |
节点* 图 |
鲁棒优化作为大规模图的数据增强 |
| 指纹 | DGL PyG |
分子图* | 扩展连接指纹 |
| 随机特征 | DGL PyG |
图形* | 随机特征加强图神经网络 |
| 标签传播 | DGL PyG |
节点* | 使用标签传播从有标签和无标签数据中学习 |
| 正确平滑 | DGL PyG |
节点* | 结合标签传播和简单模型优于图神经网络 |
| 共同的邻居 | DGL PyG |
关联* | 链接预测与结构信息 |
| 资源分配 | DGL PyG |
关联* | 链接预测与结构信息 |
| 亚当·阿达尔 | DGL PyG |
关联* | 链接预测与结构信息 |
| 锚点距离 | DGL PyG |
关联* | 链接预测与结构信息 |
安装
注意：这是一个开发版本。
pip install gtrick
基准
下面列出的结果由 PyG 实现。您可以在DGL Benchmark中找到 DGL 的结果。
图属性预测
| 数据集 | 奥格莫利夫 | |
|---|---|---|
| 诡计 | 全球网络 | 杜松子酒 |
| — | 0.7690 ± 0.0053 | 0.7778 ± 0.0130 |
| +虚拟节点 | 0.7581 ± 0.0135 | 0.7713 ± 0.0036 |
| +旗帜 | 0.7627 ± 0.0124 | 0.7764 ± 0.0083 |
| +随机特征 | 0.7743 ± 0.0134 | 0.7692 ± 0.0065 |
| 随机森林+指纹 | 0.8218 ± 0.0022 | |
节点属性预测
| 数据集 | ogbn-arxiv | |
|---|---|---|
| 诡计 | 全球网络 | 智者 |
| — | 0.7167 ± 0.0022 | 0.7167 ± 0.0025 |
| +旗帜 | 0.7187 ± 0.0020 | 0.7206 ± 0.0013 |
| +标签传播 | 0.7212 ± 0.0006 | 0.7197 ± 0.0020 |
| +正确和平滑 | 0.7220 ± 0.0037 | 0.7264 ± 0.0004 |
链接属性预测
| 数据集 | ogbn-协作 | |
|---|---|---|
| 诡计 | 全球网络 | 智者 |
| — | 0.4718 ± 0.0093 | 0.5140 ± 0.0040 |
| +共同的邻居 | 0.5332 ± 0.0019 | 0.5370 ± 0.0034 |
| +资源分配 | 0.5024 ± 0.0092 | 0.4787 ± 0.0060 |
| +亚当·阿达 | 0.5283 ± 0.0048 | 0.5291 ± 0.0032 |
| +锚点距离 | 0.4740 ± 0.0135 | 0.4290 ± 0.0107 |
下载文件
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源分布
gtrick-0.0.dev2.tar.gz
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内置分布
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