GCN-图卷积神经网络算法简单实现（含Python代码）
简介
本资源文件提供了一个简单的图卷积神经网络（GCN）算法的实现，包含详细的Python代码。GCN是一种用于处理图结构数据的深度学习模型，能够捕捉节点之间的复杂关系和特征，广泛应用于社交网络分析、推荐系统等领域。
内容概述
- 数据集介绍：使用了常见的Cora数据集，该数据集包含2708篇论文，分为7个类别，每篇论文引用或被至少一篇其他论文引用。
- 实现过程讲解：详细介绍了GCN模型的实现过程，包括数据准备、图卷积层定义、模型训练等步骤。
- 代码实现：提供了完整的Python代码，展示了如何构建和训练一个两层的GCN模型。
- 结果分析：通过模型训练，实现了对数据集样本节点的分类，并进行了结果的可视化。
使用说明
- 环境准备：确保安装了必要的Python库，如PyTorch、DGL（Deep Graph Library）等。
- 数据准备：下载Cora数据集，并按照代码中的路径进行配置。
- 运行代码：按照代码中的步骤，依次执行数据准备、模型定义、训练和测试等操作。
- 结果分析：通过可视化工具查看模型的训练结果和分类效果。
注意事项
- 代码中使用的Cora数据集需要自行下载并配置路径。
- 模型训练过程中可能需要根据实际情况调整超参数，如学习率、正则化系数等。
贡献
欢迎对代码进行改进和优化，如有任何问题或建议，请提交Issue或Pull Request。
许可证
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