异构图神经网络代码详解与实战

相关代码地址见文末

1.数据读取

        数据采用的是电影推荐的数据集,movies.csv文件存储为电影及其题材。

        ratings.csv下存储为用户对电影的评分。

数据集的读取流程为:

  • 首先,读取movies.csv并将题材根据词的出现,转换为one-hot编码的形式
  • 读取ratings.csv,将movie_id和user_id映射为从0开始
     

代码如下:

import pandas as pd
import torch
from torch_geometric.data import HeteroData
import torch_geometric.transforms as T
from torch_geometric.nn import SAGEConv, to_hetero
from torch import Tensor
import tqdm
import torch.nn.functional as F

# Load the entire movie data frame into memory:
movies_df = pd.read_csv('./ml-latest-small/movies.csv', index_col='movieId')

# Split genres

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