pyg-team/pytorch_geometric

HANConv link prediction example

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#4.221 aberto em 8 de mar. de 2022

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Description

📚 Describe the documentation issue

There is an example for how to use HANConv to do node classification: https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric/blob/master/examples/hetero/han_imdb.py, and we also have an example for how to do link prediction with heterogeneous graph: https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric/blob/master/examples/hetero/hetero_link_pred.py.

However, we have to do different transformations in the two examples. It is tricky to figure out how to do link prediction with HANConv.

Suggest a potential alternative/fix

I would suggest to have an example showing how to do link prediction with HANConv, especially how to do T.RandomLinkSplit and T.AddMetaPaths together.

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Estude os exemplos existentes para classificação de nós HANConv e previsão de links heterogêneos. Entenda como aplicar T.RandomLinkSplit e T.AddMetaPaths juntos em um único fluxo de trabalho. Crie um novo arquivo de exemplo no diretório examples/hetero que demonstre a previsão de links usando HANConv, garantindo que as transformações sejam sequenciadas corretamente. Consulte os comentários da issue para quaisquer orientações adicionais.
Pilha de tecnologia
pythonpytorch
Domain
documentationmachine learning
Tipo Issue
Documentação
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
2
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
Meio dia
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Ativo
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Claro
Prerequisites
PythonPyTorch
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
65