# 图神经网络入门

**Repository Path**: heyuanmei/graph-neural-network

## Basic Information

- **Project Name**: 图神经网络入门
- **Description**: 图神经网络入门学习代码、注解、笔记
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 3
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-06-18
- **Last Updated**: 2025-06-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 图小狮：BiliBili搜索图小狮 [哔哩哔哩链接] https://space.bilibili.com/583168716 
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### Project <需要入手请加企鹅1679299005,如添加不上可bilibili私聊直发企鹅号码> 购买了项目联系我企鹅,我会拉你进一个交流群（考虑到时间和人数太多，不支持一一答疑，但是会不定时在群里回复答疑）。
# 1. 《图神经网络》改进项目 (138.00¥)

        * 构建图数据：
        1. 多种领域的数据如何迁移和转化为图数据（如文本、图像、非图结构数据集-变量表格等）
        2. 针对于图结构数据，如何多样化构图丰富表达
        * 图神经网络架构的改进：
        1. 消息传递机制的改进
        2. 不同图神经网络架构的组合方法
        3. 数据融合方法（如多种注意力机制等）
        4. 多通道架构设计和融合方法
        * 图神经网络损失函数的改进：
        1. 半监督学习的损失函数构造方法
        2. 如何构建和移植带有正则化的损失函数
        3. 多种损失融合方法
        * 顶会顶刊论文方法模块实现：
        1. 定期更新顶会顶刊论文的讲解
        2. 顶会顶刊论文实现成模块化，供大家学习和使用在自己的方法上。
        * 视群内多数人需求进行更新模块*
        
# 2. 《图对比学习》改进项目 （待更新）

        * 待更新

# 3. 《超图神经网络》改进项目 （待更新）

        * 待更新

# 4. 《超图对比学习》改进项目 （待更新）

        * 待更新

# 5. 《图结构学习》改进项目 （待更新）

        * 待更新

# 6. 《超图结构学习》改进项目 （待更新）

        * 待更新
        
# Advertising Board
人工智能-工作室长期对外指导，范围主要是:
1. 图神经网络方向.
2. 超图神经网络方向.
3. 图像识别.
4. NLP领域.
5. 模型部署和环境搭建.
6. 一对一辅导.
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#### 介绍
本项目主攻代码讲解、自研创新思路、代码分享、前沿论文创新模块缝合及二次创新实现。理论部分会不定时讲解或者优先考虑b站评论区留言点赞数高者。项目主要提供关于图神经网络、图对比学习、图结构学习、超图神经网络、超图对比学习、超图结构学习六种方向的通用模型原创代码和改进思路及代码实现供大家参考学习以达到发表SCI论文的代码水平，后续还会持续更新针对链路预测、节点分类等下游任务上的代码以及改进思路。团队均在校硕博，发表top类期刊论文十余篇。  
图小狮，Bilibili账号链接：https://space.bilibili.com/583168716  
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第一期视频：  
内容：基于图神经网络方法的调用、训练流程和方法。  
目录位置：/图神经网络/B站视频代码/第一期视频/Base-GNN.py  
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV14J4m187pp/?spm_id_from=333.999.0.0
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第二期视频：  
内容：基于双通道图神经网络的一些基础融合方法。  
目录位置：/图神经网络/B站视频代码/第二期视频/Dual-channel GNN.py  
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1d2421A7rJ/?spm_id_from=333.999.0.0
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第三期视频上：  
内容：图神经网络的下游任务-节点分类  
目录位置：/图神经网络/B站视频代码/第三期视频上/node_classification.py  
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1ez421Z7Dc/?spm_id_from=333.999.0.0  
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第三期视频下：  
内容：图神经网络的下游任务-链路预测  
目录位置：/图神经网络/B站视频代码/第三期视频下/link_prediction.py  
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Yt421G7sT/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=8dadb0fee76d0f291c27b4e45ee15eb4  
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第四期视频：  
内容：图神经网络的下游任务-GCN、GAT的手动实现 
目录位置：/图神经网络/B站视频代码/第四期视频/GNNLayer.py  
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xf421Z773/?spm_id_from=333.999.0.0  
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第五期视频：  
内容：图增强方法 
目录位置：/图神经网络/B站视频代码/第五期视频/GNN_Aug.py  
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1eM4m1R7A3/?spm_id_from=333.999.0.0
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第六期视频：  
内容：AM-GCN的改进 
目录位置：/图神经网络/B站视频代码/第六期视频/AM-GCN改进.py  
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1uD421W7dH/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=8dadb0fee76d0f291c27b4e45ee15eb4
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第七期上视频：
内容：文本数据转化为图结构数据 
目录位置：/图神经网络/B站视频代码/第七期视频/TextC_NodeC.py TextC_GraphC.py     
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV11q421F76w/?vd_source=1417c4117569538dad3e46bd2672f7d9
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第七期下视频：
内容：文本数据转化为图结构数据 
目录位置：/图神经网络/B站视频代码/第七期视频/TextC_NodeC.py TextC_GraphC.py     
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1MM4m197nD/?vd_source=1417c4117569538dad3e46bd2672f7d9
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第九期视频：
内容：非图数据转化为图数据的两种基础方法
目录位置：/图神经网络/B站视频代码/第九期视频/main.py
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1qH4y1V7rr/?vd_source=1417c4117569538dad3e46bd2672f7d9
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第十二期视频：
内容：Kans及其应用
目录位置：/图神经网络/B站视频代码/第十二期视频/
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xn4y1o7uT/?spm_id_from=333.999.0.0
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