图数据集的构建以及基于图的节点分类和边预测_图数据库 节点预测 边缘预测 关联预测

程序 = 数据结构 + 算法。若想使用 PyTorch geometric 中各种有用的模型和函数，数据集的结构必须符合 PyG 的既定标准，例如 PyG 自带的 Planetoid 等数据集类。为了处理自己独有的数据集，我们必须掌握如何将原始数据转化为对应的数据集类。

PyG 构建数据集分两种， 一种继承 torch_geometric.data.InMemoryDataset，一次性加载所有数据到内存；另一种继承torch_geometric.data.Dataset, 分次加载到内存。对于占用内存有限的数据集，我们可以将所有数据都存储到内存里，通过继承 InMemoryDataset 去构建数据集类。

在本文中，我们主要学习如何构建 InMemoryDataset 类，以及完成基于节点表征学习的图节点预测和边预测任务。

1. 图数据集构建：继承 InMemoryDataset 类

1.1 准备好原始的数据文件（raw）

在使用 Planetoid 中的数据集做练习的时候，我们发现程序会自动下载后缀为 'x', 'tx', 'allx', 'y', 'ty', 'ally', 'graph', 'test.index' 的数据文件，然后将其处理为后缀为 'pt' 的数据文件，最后被读取成为能够被 Python 处理的 Data 对象。

因此，我们必须需要了解原始的数据文件结构，才能知道如何转化、处理我们自己的数据集。

ind.dataset_str.x # the feature vectors of the training instances
ind.dataset_str.tx # the feature vectors of the test instances
ind.dataset_str.allx # the feature vectors of both labeled and unlabeled training instances (a superset of ind.dataset_str.x)
# The objects as scipy.sparse.csr.csr_matrix object 
​
ind.dataset_str.y # the one-hot labels of the labeled training instances 
ind.dataset_str.ty # the one-hot labels of the test instances
ind.dataset_str.ally # the labels for instances in ind.dataset_str.allx
# The objects as numpy.ndarray object
​
ind.dataset_str.graph # a dict in the format {index: [index_of_neighbor_nodes]} as collections.defaultdict object;
​
ind.dataset_str.test.index # the indices of test instances in graph, for the inductive setting as list object.
​
#All objects above must be saved using python pickle module.
#:param dataset_str: Dataset name

在准备好原始的数据文件后（下载或自己生成），我们就可以继续处理生成 Data 对象。如果我们将自己生成的原始数据文件放到网络上，也可以构建一个类似 Planetoid 的数据集类以方便使用。

1.2 InMemoryDataset 类简介

简介：创建在 CPU 内存里运行的图数据集的数据集基类 父类：torch_geometric.data.dataset.Dataset

类初始化及其参数说明：

CLASS InMemoryDataset(root: Optional[str] = None, transform: Optional[Callable] = None, pre_transform: Optional[Callable] = None, pre_filter: Optional[Callable] = None)

• root：字符串类型，存储数据集的文件夹的路径。该文件夹下有两个文件夹：

  • 一个文件夹为记录在raw_dir，它用于存储未处理的文件，从网络上下载的数据集原始文件会被存放到这里；

  • 另一个文件夹记录在processed_dir，处理后的数据被保存到这里，以后从此文件夹下加载文件即可获得 Data 对象。

  • 注：raw_dir 和 processed_dir 是属性方法，我们可以自定义要使用的文件夹。 root 的目录结构如下图所示：

其他的重要参数如下（可不设置）：

• transform：函数类型，一个数据转换函数。此函数在每一次数据获取过程中都会被执行。此函数应该用于数据增广（Data Augmentation）。

• pre_transform：函数类型，一个数据转换函数。此函数在Data对象被保存到文件前调用。因此它应该用于只执行一次的数据预处理。

• pre_filter：函数类型，一个检查数据是否要保留的函数。

通过继承 InMemoryDataset 类来构造一个我们自己的数据集类，我们需要实现四个基本方法：

• raw_file_names()：属性方法，返回一个数据集原始文件的文件名列表，数据集原始文件应该能在 raw_dir 文件夹中找到，否则调用 download() 函数下载文件到raw_dir文件夹。

• processed_file_names()：属性方法，返回一个存储处理过的数据的文件的文件名列表，存储处理过的数据的文件应该能在 processed_dir 文件夹中找到，否则调用 process() 函数对样本做处理，然后保存处理过的数据到 processed_dir 文件夹下的文件里。

• download(): 下载数据集原始文件到 raw_dir 文件夹。

• process(): 处理数据，保存处理好的数据到 processed_dir 文件夹下的文件。 其中，比较重要的，区分数据集类不同的是 download 和 process 函数，需要设定数据集的下载地址和数据处理方式。raw_file_names 和 processed_file_names 一般不变。

1.3 InMemoryDataset 数据集类实例

通过例子我们可以更快地掌握 InMemoryDataset 的使用方法和注意事项。我们将首先学习 PlanetoidPubMed 数据集类的构造，其次学习使用时会程序运行的过程。构造代码如下所示：

import os.path as osp
import torch
from torch_geometric.data import (InMemoryDataset, download_url)
from torch_geometric.io import read_planetoid_data
​
class PlanetoidPubMed(InMemoryDataset):
    url = 'https://github.com/kimiyoung/planetoid/raw/master/data'
    # url = 'https://gitee.com/rongqinchen/planetoid/raw/master/data'
    # 如果github的链接不可用，请使用gitee的链接
​
    def __init__(self, root, transform=None, pre_transform=None):