PyTorch搭建基于图神经网络（GCN）的天气推荐系统（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言留下QQ~~~一、背景极端天气情况一直困扰着人们的工作和生活。部分企业或者工种对极端天气的要求不同，但是目前主流的天气推荐系统是直接将天气信息推送给全部用户。这意味着重要的天气信息在用户手上得不到筛选，降低用户的满意度，甚至导致用户的经济损失。我们计划开发一个基于图神经网络的天气靶向模型，根据用户的历史交互行为，判断不同天气对他的利害程度。如果有必要，则....
PyTorch搭建图卷积神经网络（GCN）完成对论文分类及预测实战（附源码和数据集）
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、数据集简介我们将使用Cora数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为7个类别，类别分别是1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示，所以，每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词，且该元素只有0或1两....
基于图卷积神经网络GCN的时间序列预测:图与递归结构相结合的库存品需求预测
时间序列预测任务可以按照不同的方法执行。最经典的是基于统计和自回归的方法。更准确的是基于增强和集成的算法，我们必须使用滚动周期生成大量有用的手工特性。另一方面，我们可以使用在开发过程中提供更多自由的神经网络模型，提供对顺序建模的可定制的特性。循环和卷积结构在时间序列预测中取得了巨大的成功。该领域中有趣的方法是通过采用最初在NLP中本地的Transformers和Attention架构。图结构的使....
【图神经网络】 - GNN的几个模型及论文解析（NN4G、GAT、GCN）
图神经网络图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是指使用神经网络来学习图结构数据，提取和发掘图结构数据中的特征和模式，满足聚类、分类、预测、分割、生成等图学习任务需求的算法总称。Neural Network for Graphs（NN4G）论文信息Neural Network for Graphs: A ContextualConstructive Approach原文地....
PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT[系列六]
PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT[系列六]项目链接：一键fork直接跑程序 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5054122?contributionType=10.前言-学术界业界论文发表情况ICLR2023评审情况：ICLR2023的评审结果已经正式发布！今年的ICLR2023共计提交6300份初始摘要和492....
![PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT[系列六]](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew/developer-article1090006/20241026/f56d042cd9134b8cb334cc4c027f1589.png)
图神经网络12-分子指纹GCN：Neural FPs
1 Neural FPs论文简介论文：Convolutional Networks on Graphs for Learning Molecular Fingerprints 图卷积网络用于学习分子指纹链接：http://arxiv.org/pdf/1509.09292.pdf作者：David Duvenaud†, Dougal Maclaurin†, Jorge Aguilera-....
图神经网络11-GCN落地的必读论文：GraphSAGE
1 GraphSAGE论文简介论文：Inductive Representation Learning on Large Graphs 在大图上的归纳表示学习链接：https://arxiv.org/abs/1706.02216作者：Hamilton, William L. and Ying, Rex and Leskovec, Jure（斯坦福）来源：NIPS 2017代码：htt....
【图神经网络DGL】GCN应用于Karate Club
一、题目描述Karate club是一个社交网络，包括34个成员，并在俱乐部外互动的成员之间建立成对链接。 俱乐部随后分为两个社区，由教员（节点0）和俱乐部主席（节点33）领导。 网络以如下方式可视化，并带有表示社区的颜色（如下图）。任务：预测给定社交网络本身每个成员倾向于加入哪一侧的社区（0或33）。二、步骤2.1 在DGL中创建网络图这里可以复习上一节的【图神经网络DGL】数据封装和消息传递....
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