探索Planetoid数据集的奇妙世界 要开始我们的数据探索之旅，首先访问这个极具价值的资源：GitHub上的kimiyoung/planetoid项目。这是一个专注于半监督学习与图嵌入的开源项目，提供了丰富的Planetoid数据集。在开始分析之前，确保你已经将"data"文件下载并放置在你的项目目录中，这是后续实验和模型构建的基础。通过这些数据，我们可以深入理解节点分类和图神经网络的潜力。现在，让我们一起着手...
数据网址: GitHub - kimiyoung/planetoid: Semi-supervised learning with graph embeddings 把data文件放到项目目录下 # 如这里放到data目录下 import pickle read_file = open('data/ind.citeseer.graph…
第3节,介绍Planetoid数据(PyG数据来源)的使用和处理方式。 第4节,介绍从原始数据来源下载并处理数据的方式,包括如何将这种类似的原始数据处理成类Planetoid数据的方式。 第5节,最后介绍另一个集成度较高、但是流行度较低的CogDL中的数据集接口及使用方式。 1. 数据集基本情况介绍 Cora,CiteSeer,PubMed是三个文献引...
github的话可以二选一:https://github.com/kimiyoung/planetoid/raw/master/data/ind.cora.或https://raw.githubusercontent.com/kimiyoung/planetoid/master/data/ind.cora.(但问题在于如果你能从这两个网址拉数据……那你……就不应该有不能下载的问题) 注意,这里要通过raw下载数据,如果直接用网页下载数据(如h...
一、有两种错误类型,第一种因为需要在github上使用这个链接https://github.com/kimiyoung/planetoid/raw/master/data/ind.cora.x进行下载Core数据集,但是没有vpn打不开下载不了,出现“TimeoutError: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应,连接尝试失败。”这种错误。