基于图的神经网络是强大的模型，可以学习网络中的复杂模式。在本文中，我们将介绍如何为同构图数据构造PyTorch Data对象，然后训练不同类型的神经网络来预测节点所属的类。这种类型的预测问题通常被称为节点分类。
我们将使用来自Benedek Rozemberczki, Carl Allen和Rik Sarkar于2019年发布的“Multi-scale Attributed Node Embedding”论文中的Facebook Large Page-Page Network¹数据集。
该数据集包含22,470个Facebook页面，按主题分为四类。由不同大小的特征向量表示。数据集还包含Facebook pages 上跟随其他page的信息。网络中有171,992个链接或边。
https://avoid.overfit.cn/post/885ad3f5eb424045b02408699c45e340
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