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目录
- 图神经网络实战（PyTorch Geometric处理学术网络）
- 1. 引言
- 2. 项目背景与意义
- 2.1 学术网络数据的研究意义
- 2.2 图神经网络的优势
- 2.3 工业级数据处理需求
- 3. 数据集生成与介绍
- 3.1 数据集构成
- 3.2 数据生成方法
- 4. 图神经网络理论基础
- 4.1 图卷积网络（GCN）
- 4.2 图注意力网络（GAT）
- 4.3 其他关键概念
- 5. PyTorch Geometric建模与训练
- 6. GPU加速与数值计算（使用Numba替代cupy）
- 7. Dash仪表盘与PyQt GUI混合实现
- 8. 系统整体架构
- 9. 数学公式与关键指标
- 10. 完整代码实现
- 10. 代码自查与BUG排查
- 11. 总结与展望
- 12. 结语
图神经网络实战（PyTorch Geometric处理学术网络）
1. 引言
在大数据时代，学术网络作为一种特殊的图结构数据，承载着学者之间的合作、引用以及影响力信息。学术网络中，每个节点代表一个学者，边则代表合著关系、引用关系或合作关系。如何从这些复杂的网络中提取有价值的信息、挖掘学术影响力和合作模式，成为当前研究热点之一。
图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一种专门处理图结构数据的深度学习模型。近年来，GNN在社交网络分析、推荐系统、交通流量预测等领域取得了显著成果。本文将以学术网络为例，介绍如何利用PyTorch Geometric构建GNN模型进行学术网络的节点分类或链接预测任务。同时，我们将模拟生成大规模学术网络数据，并对数据进行预处理、特征工程、模型训练与评估。为了确保系统高效运行，我们将使用GPU加速模型训练，并通过混合实现（Dash仪表盘+PyQt GUI）构建交互式展示界面，实现模型关键指标和训练过程的实时可视化。
在本文中，我们将详细介绍学术网络数据的生成与介绍、图神经网络的基本原理、模型构建与训练、关键指标计算以及交互式仪表盘设计。
程序运行结果：
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