图神经网络 GNN、GCN经典数据集包 Cora数据集
简介
本仓库提供了一个经典的图神经网络（GNN）和图卷积网络（GCN）数据集包——Cora数据集。Cora数据集是图神经网络领域中广泛使用的基准数据集之一，适用于各种图结构数据的分类和分析任务。
数据集描述
Cora数据集包含2708篇科学论文，分为7个类别。每篇论文都由一个1433维的特征向量表示，这些特征向量是通过词袋模型生成的，表示论文中是否包含某个特定的词。此外，数据集还包含一个邻接矩阵，表示论文之间的引用关系。
数据集结构
cora.content: 包含论文的特征向量和类别标签。cora.cites: 包含论文之间的引用关系。
使用说明
- 下载数据集: 通过本仓库下载Cora数据集。
- 加载数据集: 使用Python或其他编程语言加载数据集文件。
- 数据预处理: 根据需要对数据进行预处理，例如归一化特征向量、构建邻接矩阵等。
- 模型训练: 使用Cora数据集训练图神经网络或图卷积网络模型。
适用场景
- 图神经网络（GNN）研究与实验
- 图卷积网络（GCN）模型训练与评估
- 图结构数据分类任务
注意事项
- 数据集仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。
- 在使用数据集时，请遵守相关的学术道德和法律规定。
贡献
如果您在使用过程中发现任何问题或有改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。
许可证
本数据集遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。