在原论文中 R-GCN 被应用于知识图谱补全里的链路预测和实体分类任务,代码可以参考关系图卷积网络 - DGL文档 和thiviyanT/torch-rgcn: A PyTorch implementation of the Relational Graph Convolutional Network (RGCN) 参考资料 [1] Michael Schlichtkrull, Thomas N Kipf, Peter Bloem, Rianne Van Den Berg, Iva...
假设我们使用PyTorch和DGL(DeepGraphLibrary)来实现R-GCN。以下是一个简化的代码示例: importtorch importdgl fromdgl.nn.pytorchimportRelGraphConv #构建图 g=dgl.graph(([0,1,2,3],[1,2,3,4]))#用户-项目边 g.edata[etype]=torch.tensor([0,1,0,1])#边类型,例如0代表评分,1代表点击 #定义R-...
以下是一个使用PyTorch和DGL库调整R-GCN模型参数的示例: importtorch importdgl fromdgl.nn.pytorchimportRelGraphConv #创建一个简单的异构图 g=dgl.heterograph({ (user,follows,user):([0,1],[1,2]), (user,rates,movie):([0,2],[2,3]), ...
使用PyTorch和DGL库,我们可以构建一个R-GCN模型来处理电影推荐系统中的多关系图数据。 importtorch importdgl fromdgl.nn.pytorchimportRelGraphConv #构建图 user_movie=[(user1,movie1,rate),(user2,movie2,rate),...] movie_genre=[(movie1,action,belongs),(movie2,comedy,belongs),...] user_director...