Cora数据集处理用作下游社交网络任务

曾经终败给现在 2023-02-26 07:30 2阅读 0赞

import os
    import numpy as np
    from tqdm import tqdm
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    import torch
    import torch.nn as nn
    import torch.nn.functional as F
    
    '''
    node_num, feat_dim, stat_dim, num_class, T
    feat_Matrix, X_Node, X_Neis, dg_list
    
    cora.content共有2708行，每一行代表一个样本点，即一篇论文。
    如下所示，每一行由三部分组成，分别是论文的编号，如31336；论文的词向量，一个有1433位的二进制；
    论文的类别，如Neural_Networks。
    '''
    
    
    
    #处理数据
    def processCora(content_path,cite_path):
        # 读取节点属性信息
        with open(content_path, "r") as fp:
            contents = fp.readlines()
        # 读取节点间的边引用关系
        with open(cite_path, "r") as fp:
            cites = fp.readlines()
        # contens为（2708，1435） 表示2708个节点，每个节点为1435维
        # 第一个维度是编号，中间1433维是节点的0 1特征表示向量，最后一位是label分类
        contents = np.array([np.array(l.strip().split("\t")) for l in contents])
        # 取得文章(节点)编号 (2708,1)维，特征表示向量(2708,1433)维，文章标签(2708,1)
        paper_list, feat_list, label_list = np.split(contents, [1, -1], axis=1)
        # 序列化操作，维度转换 如paper_list变为(1,2708)维
        paper_list, label_list = np.squeeze(paper_list), np.squeeze(label_list)
        # 将文章编号加上索引映射成字典的形式（由0到2707）
        paper_dict = dict([(int(key), int(val)) for val, key in enumerate(paper_list)])
        # 将八个分类标签存储在列表中
        labels = list(set(label_list))
        # 标签也转化为字典形式存储 {”标签“:索引}
        label_dict = dict([(key, val) for val, key in enumerate(labels)])
        """
        现在关于论文引用网络的节点属性信息，
        包括节点编号的映射，节点的特征表示，节点的标签都已经提取完毕。
        接下来处理论文引用网络的边引用关系
        """
        # 将论文引用关系存储在列表中 [[论文编号，论文编号],[论文编号，论文编号]..........]
        cites = [i.strip().split("\t") for i in cites]  # 共5429条边
        # 因为元数据及中论文编号过大，直接存储边的话邻接矩阵开销太大
        # 这里利用编号与索引的字典映射转化为存储索引的边信息，减小开销
        cite = []
        for i in cites:
            key = int(i[0])
            value = int(i[1])
            # 根据索引存储边的信息
            cite.append([paper_dict[key], paper_dict[value]])
        cites = np.array(cite, np.int64).T  # 维度为(2,5429)，边的引用关系，可直接被geometric所使用
        # 本来有5429条边，转化成无向图，边数加倍 （2,10858）维度
        cites = np.concatenate((cites, cites[::-1, :]), axis=1)  # (2, 2*edge) or (2, E)
        # 计算每一个节点的度 _是编号索引列表，degree_list存储节点对应的度
        _, degree_list = np.unique(cites[0, :], return_counts=True)
    
        """
        一些输入数据
        """
        # 节点数量
        node_nums = len(paper_list)
        # 特征维度
        feature_dims = feat_list.shape[1]
        # 标签
        num_class = len(label_list)
        # 特征表示矩阵转化为tensor张量格式
        feat_Matrix = torch.Tensor(feat_list.astype(np.float32))
        # 将原始的(2,10858)维度的边矩阵进行切分，分成两个，分别是源节点和目标节点矩阵
        # 两个维度都是(1,10858)
        X_Node, X_Neis = np.split(cites, 2, axis=0)
        # print(cites)
        # print(X_Node)
        # print(X_Neis)
        # 将[[......]]格式的X_node和X_Neis转化为tensor张量格式
        X_Node, X_Neis = torch.from_numpy(np.squeeze(X_Node)), \
                         torch.from_numpy(np.squeeze(X_Neis))
    
        dg_list = degree_list[X_Node]
        # 标签转化为纯列表形式存储
        label_list = np.array([label_dict[i] for i in label_list])
        # 转化为张量格式
        label_list = torch.from_numpy(label_list)
        return node_nums,feature_dims,label_list,feat_Matrix,degree_list,cites,X_Node,X_Neis
    
    #打印cora数据集的各种属性信息
    def printCora(node_nums,feature_dims,label_list,feat_Matrix,degree_list,cites,X_Node,X_Neis):
        print("{}Data Process Info{}".format("*" * 20, "*" * 20))
        print("==> Number of node : {}".format(node_nums))
        print("==> Number of edges : {}/2={}".format(cites.shape[1], int(cites.shape[1] / 2)))
        print("==> Number of classes : {}".format(len(np.unique(label_list))))
        print("==> Dimension of node features : {}".format(feature_dims))
        print("==> Shape of feat_Matrix : {}".format(feat_Matrix.shape))
        print("==> Shape of X_Node : {}".format(X_Node.shape))
        print("==> Shape of X_Neis : {}".format(X_Neis.shape))
        print("==> Length of dgree_list : {}".format(len(degree_list)))
    #main()函数
    def main():
        #数据集路径
        content_path = "cora/cora.content"#节点属性信息
        cite_path = "cora/cora.cites"#论文引用信息
        """
        以下分别是节点个数、节点特征维度、节点标签、特征表示矩阵、度矩阵、
        边(2,2*edges)、源节点、目标节点
        """
        node_nums,feature_dims,label_list,feat_Matrix,degree_list,cites,X_Node,X_Neis\
            =processCora(content_path,cite_path)
        printCora(node_nums, feature_dims, label_list, feat_Matrix, degree_list, cites, X_Node, X_Neis)
        return node_nums,feature_dims,label_list,feat_Matrix,degree_list,cites,X_Node,X_Neis
    if __name__ == '__main__':
        main()