Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

CIDDS-001 Graph Creation

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#22 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức phù hợp với người mới
55/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Ít trao đổi
Công nghệ
jupyter-notebook, numpy, python, pytorch
Lĩnh vực
data, machine-learning

Hướng nghiên cứu

Open the Chapter 16 notebook and trace get_connections, ip_map construction, and the assignment to batch['host'].x. Compare host node IDs with the feature-row source and destination IPs; done means the host features and edge indices refer to the same unique hosts, with the notebook still running consistently.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

I noticed a possible issue in Chapter 16’s host–flow bipartite graph construction.

The code creates host node indices from unique source and destination IPs:

ip_map = {ip: index for index, ip in enumerate(np.unique(np.append(src_ip, dst_ip)))}
host_to_flow, flow_to_host = get_connections(ip_map, src_ip, dst_ip)

So the host node IDs in edge_index correspond to unique IP addresses.

However, the host feature matrix is assigned directly from the subgraph dataframe rows:

batch['host'].x = torch.Tensor(subgraph[features_host].to_numpy()).float()

where:

features_host = [f'ipsrc_{i}' for i in range(1, 17)] + [f'ipdst_{i}' for i in range(1, 17)]

This means batch['host'].x has one row per flow record, and each row contains:

source_ip_features || destination_ip_features

But the edge indices treat host rows as unique-IP nodes.

As a result, the graph can be valid tensor-wise, because the number of unique IPs is usually less than or equal to the number of flow rows, but the feature semantics may be misaligned:

edge_index host IDs:  unique IP indices
batch['host'].x rows: flow-row endpoint-pair features

For example, host.x[3] may not actually contain the features for the unique IP mapped to host node 3; it may instead contain the source/destination IP features from dataframe row 3.

Would it be more consistent to build batch['host'].x with one row per unique IP in ip_map, e.g., by extracting features for each unique host individually, rather than assigning subgraph[features_host] directly?

Thanks again for the helpful notebook.

Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
1.1k
Fork
300
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của PacktPublishing/Hands-On-Graph-Neural-Networks-Using-Python

Tất cả issue của PacktPublishing/Hands-On-Graph-Neural-Networks-Using-Python

Issue tương tự

Thêm issue về Data Engineering

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.