GNN图神经网络常用数据集概览
2024.08.16 07:01浏览量:34简介:本文简要介绍了图神经网络(GNN)研究中常用的数据集,包括Cora、Citeseer、PubMed等,并探讨了它们在节点分类、文献关系分析等领域的应用,为非专业读者提供了易于理解的GNN数据集概览。
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GNN图神经网络常用数据集概览
图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)作为处理图结构数据的一种新兴神经网络模型,近年来在多个领域展现了强大的应用潜力。为了深入研究和评估GNN的性能,研究人员和开发者们使用了多种类型的数据集。本文将简明扼要地介绍GNN研究中常用的几个数据集,并探讨它们的特点和应用场景。
1. Cora数据集
Cora数据集是GNN研究中最为经典的文献分类数据集之一。它包含了来自七个不同类别的科学出版物,如机器学习、数据库、信息检索等。数据集由2708篇论文组成,每篇论文通过词向量描述,并记录了论文之间的引用关系。Cora数据集常用于节点分类和论文引用关系分析等任务,是研究GNN在文献分类领域应用的重要基础。
2. Citeseer数据集
与Cora数据集类似,Citeseer也是用于文献分类的常用数据集。它包含了来自六个不同类别的科学出版物,如人工智能、数据库、机器学习等。Citeseer数据集由3312篇论文组成,每篇论文同样通过词向量描述,并记录了论文之间的引用关系。该数据集广泛应用于节点分类、引文关系分析和文献推荐等任务,是研究GNN在文献分类和推荐系统领域的重要资源。
3. PubMed数据集
PubMed数据集是一个生物医学文献分类数据集,包含了来自三个不同类别的生物医学文献,如疾病、基因和化学物质。这些文献包含了丰富的特征信息,如标题、摘要、作者和关键词等,并记录了文献之间的引用关系。PubMed数据集常用于生物信息学领域的节点分类、文献关系分析和知识图谱构建等任务,是研究GNN在生物医学领域应用的重要工具。
4. Reddit数据集
Reddit数据集是一个社交网络数据集,包含了来自不同社区的用户以及他们之间的交互关系。这个数据集通常被用来进行社区发现、用户分类和内容推荐等任务。Reddit是一个知名的社交新闻网站,用户可以在上面分享链接、投票和评论。通过Reddit数据集,研究人员可以构建用户网络、分析用户兴趣、发现热门话题,并评估GNN在社交网络分析和推荐系统领域的性能。
5. PPI (Protein-Protein Interaction) 数据集
PPI数据集是用于蛋白质相互作用预测的数据集,包含了蛋白质以及它们之间的相互作用关系。这个数据集在生物信息学和生物医学领域具有重要意义,常用于预测新的蛋白质相互作用、研究蛋白质网络的拓扑结构和发现蛋白质功能模块等任务。PPI数据集的使用推动了GNN在生物信息学领域的应用和发展。
总结
以上介绍的Cora、Citeseer、PubMed、Reddit和PPI等数据集是GNN研究中常用的数据集,它们在文献分类、社交网络分析、生物信息学等多个领域展现了广泛的应用价值。通过这些数据集,研究人员可以评估GNN模型的性能,探索GNN在不同场景下的应用潜力,并推动GNN技术的进一步发展。对于非专业读者而言,了解这些数据集的特点和应用场景,有助于更好地理解GNN技术的实际应用和前景。
希望本文能够为读者提供GNN图神经网络常用数据集的简明概览,并为进一步学习和研究GNN技术提供有益的参考。

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