gcn代码复现

### 关于GCN（图卷积网络）的代码实现与复现 #### PyTorch 实现 GCN 的基本结构 以下是基于 PyTorch 的简单 GCN 模型实现，该模型由两层 `GraphConv` 组成： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class GraphConv(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(GraphConv, self).__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.randn(input_dim, output_dim)) def forward(self, adj_matrix, features): support = torch.mm(features, self.weight) output = torch.spmm(adj_matrix, support) return output class GCN(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(GCN, self).__init__() self.conv1 = GraphConv(input_dim, hidden_dim) self.conv2 = GraphConv(hidden_dim, output_dim) def forward(self, adj_matrix, features): x = F.relu(self.conv1(adj_matrix, features)) x = self.conv2(adj_matrix, x) return x ``` 上述代码展示了如何构建一个基础的 GCN 模型[^3]。 --- #### TensorFlow 实现 GCN 的方法 对于 TensorFlow 用户而言，可以通过官方文档或其他社区资源找到类似的实现方式。以下是一个简单的 TensorFlow 版本的 GCN 层定义： ```python import tensorflow as tf class GraphConv(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, units): super(GraphConv, self).__init__() self.units = units def build(self, input_shape): self.kernel = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], self.units), initializer='random_normal', trainable=True) def call(self, inputs, adjacency_matrix): aggregated = tf.matmul(adjacency_matrix, inputs) outputs = tf.matmul(aggregated, self.kernel) return outputs class GCNModel(tf.keras.Model): def __init__(self, hidden_units, output_units): super(GCNModel, self).__init__() self.graph_conv1 = GraphConv(hidden_units) self.graph_conv2 = GraphConv(output_units) def call(self, adjacency_matrix, node_features): h = tf.nn.relu(self.graph_conv1(node_features, adjacency_matrix)) return self.graph_conv2(h, adjacency_matrix) ``` 此代码片段展示了一个使用 TensorFlow 构建的基础 GCN 结构[^1]。 --- #### LightGCN 在推荐系统的应用 LightGCN 是一种轻量级的 GCN 变体，在推荐系统领域有广泛应用。其核心思想是通过多层传播机制来捕捉用户和物品之间的高阶关系。下面是一段基于 PyTorch 的 LightGCN 实现示例： ```python import torch import torch.nn as nn class LightGCN(nn.Module): def __init__(self, num_users, num_items, embedding_size, n_layers): super(LightGCN, self).__init__() self.user_embedding = nn.Embedding(num_users, embedding_size) self.item_embedding = nn.Embedding(num_items, embedding_size) self.n_layers = n_layers def forward(self, normalized_adj_matrix): all_embeddings = torch.cat([self.user_embedding.weight, self.item_embedding.weight]) embeddings_list = [all_embeddings] for _ in range(self.n_layers): all_embeddings = torch.sparse.mm(normalized_adj_matrix, all_embeddings) embeddings_list.append(all_embeddings) final_embeddings = sum(embeddings_list) / (self.n_layers + 1) user_final_embeddings, item_final_embeddings = torch.split(final_embeddings, [num_users, num_items]) return user_final_embeddings, item_final_embeddings ``` 这段代码实现了 LightGCN 中的核心部分——嵌入矩阵经过多层传播后的更新逻辑[^4]。 --- #### 总结 无论是 PyTorch 还是 TensorFlow，都可以轻松实现 GCN 或其变种模型（如 LightGCN）。具体实现依赖于框架的功能特性以及开发者的需求。以上代码仅为入门级别示例，实际项目可能需要更复杂的优化和技术细节处理。