hgnn代码实现

### 关于 HGNN 的代码实现与教程 #### 基于 OpenHGNN 的异构图神经网络实现 OpenHGNN 是由北京邮电大学 GAMMA 实验室开发的一个高效、灵活的开源框架，专为处理异构图数据而设计。它提供了一系列工具和模块来帮助研究人员快速搭建并测试不同的异构图神经网络模型[^2]。 以下是使用 OpenHGNN 构建一个简单的异构图神经网络的例子： ```python import torch from openhgnn.models import HetGNN from openhgnn.dataset import ACMDataset # 加载数据集 dataset = ACMDataset() graph = dataset.graph # 初始化模型 model = HetGNN(graph, hidden_dim=64) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) # 训练过程 def train(): model.train() logits = model(graph) loss = model.compute_loss(logits, graph['labels']) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() for epoch in range(10): train() ``` 上述代码展示了如何通过 OpenHGNN 来加载数据集、初始化模型以及完成基本的训练循环。 --- #### HiGPT 中的异构图神经网络实现 HiGPT 提供了一种全新的视角来看待异构图上的语言建模任务，并且支持多种最新的异构图学习方法。如果希望尝试更复杂的异构图神经网络结构，可以参考 HiGPT 所涉及的技术栈及其对比实验中的具体实现方式[^3]。 下面是一个基于 PyTorch 和 DGL (Deep Graph Library) 的简单 HeteroGraphConv 层实现示例： ```python import dgl import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class SimpleHGNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats): super(SimpleHGNLayer, self).__init__() self.fc_dict = nn.ModuleDict({ rel: nn.Linear(in_feats, out_feats) for rel in ['rel1', 'rel2'] }) def forward(self, g, h): with g.local_scope(): funcs = {} for srctype, etype, dsttype in g.canonical_etypes: Wh = self.fc_dict[etype](h[srctype]) g.nodes[srctype].data[f'Wh_{srctype}'] = Wh g.update_all(dgl.function.copy_u(f'Wh_{srctype}', 'm'), dgl.function.sum('m', 'h'), etype=etype) funcs[dsttype] = lambda nodes: {'h': F.relu(nodes.data['h'])} g.multi_update_all(funcs, 'sum') return {ntype: g.nodes[ntype].data['h'] for ntype in g.ntypes} # 使用示例 g = ... # 创建一个异构图实例 layer = SimpleHGNLayer(in_feats=10, out_feats=20) output = layer(g, input_features) ``` 此代码片段定义了一个基础的异构图卷积层 `SimpleHGNLayer` 并演示了其应用。 --- #### 学术推荐算法 GARec 的实现思路 GARec 是一种基于图神经网络的学术推荐算法，在其实现过程中采用了多层 GNN 结构来进行节点嵌入的学习。虽然完整的源码可能需要额外获取，但可以根据已有理论重新构建类似的架构[^1]。 以下是一个简化的 GARec 风格的实现方案： ```python import numpy as np import networkx as nx import tensorflow as tf # 构造异构图 G = nx.Graph() G.add_nodes_from([f'u{i}' for i in range(5)], type='user') # 用户节点 G.add_nodes_from([f'i{j}' for j in range(7)], type='item') # 物品节点 edges = [('u0', 'i0'), ('u0', 'i1'), ..., ('u4', 'i6')] G.add_edges_from(edges) # 转换为邻接矩阵形式 A = nx.to_numpy_array(G) # 定义 GCN 模型 class GCN(tf.keras.Model): def __init__(self, num_layers, input_dim, output_dim): super(GCN, self).__init__() self.layers_list = [ tf.keras.layers.Dense(output_dim, activation='relu') for _ in range(num_layers)] def call(self, inputs): x = inputs for dense_layer in self.layers_list[:-1]: x = dense_layer(x) outputs = self.layers_list[-1](x) return outputs # 输入特征向量 features = np.random.randn(A.shape[0], input_dim).astype(np.float32) # 初始化模型 input_dim = features.shape[1] output_dim = 8 num_layers = 2 model = GCN(num_layers=num_layers, input_dim=input_dim, output_dim=output_dim) # 推荐预测逻辑... ``` 这段代码展示了一个基于 TensorFlow 的简单版本 GARec 框架，其中包含了用户-物品交互关系的建模。 ---