GNN图神经网络改进代码

### 改进图神经网络（GNN）的方法 #### 节点特征增强 通过引入额外的节点属性来丰富初始节点表示，可以显著提升模型性能。例如，在社交网络分析中加入用户的年龄、性别等信息作为附加特征[^3]。 ```python import torch from torch_geometric.nn import GCNConv class EnhancedGCN(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(EnhancedGCN, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(input_dim + extra_features_size, hidden_dim) # 添加更多维度 self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, output_dim) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index # 增强输入向量 enhanced_x = torch.cat((data.extra_node_features, x), dim=1) h = self.conv1(enhanced_x, edge_index).relu() out = self.conv2(h, edge_index) return out ``` #### 自适应邻域聚合策略 传统的固定半径或K近邻方式可能无法很好地捕捉复杂拓扑结构中的模式变化。采用自适应机制可以根据局部密度动态调整采样范围[^4]。 ```python def adaptive_aggregation(x, adj_matrix, k_neighbors=None): """基于节点度数进行加权平均""" degrees = adj_matrix.sum(dim=-1) weights = F.softmax(degrees.unsqueeze(-1), dim=-1) aggregated_representation = torch.matmul(adj_matrix * weights, x) return aggregated_representation ``` #### 多尺度融合技术 借鉴计算机视觉领域多分辨率金字塔的思想，构建不同层次上的交互模块，使模型能够同时学习全局和局部特性[^1]。 ```python class MultiScaleBlock(nn.Module): def __init__(self, channels): super(MultiScaleBlock, self).__init__() self.scale_1_conv = GCNConv(channels, channels//2) self.scale_2_conv = SAGEConv(channels, channels//2) self.merge_layer = nn.Linear(channels*2, channels) def forward(self, x, edges): scale_1_out = self.scale_1_conv(x, edges) scale_2_out = self.scale_2_conv(x, edges) merged_output = self.merge_layer(torch.cat([scale_1_out, scale_2_out], axis=-1)) return merged_output ```