【GNN/深度学习】常用的图数据集（图结构）

1. 介绍

近年来，深度学习越来越关注图方向的任务，通过利用图神经网络去挖掘现实中各种可以利用图来表示事物（社交网络，论文引用网络，分子结构）等等，来学习更好的表示，去实现下游任务。

• 图数据是由一些点和一些线构成的，能表示一些实体之间的关系，图中的点就是实体，线就是实体间的关系。如下图，v就是顶点，e是边，u是整张图。attrinbutes（feature）是信息的意思，每个点、每条边、每个图都是有信息的。
  

2. 图数据集

下面我们就来介绍深度学习中常用的图数据集：Cora、Citeseer(Cite)、Pubmed、DBLP、ACM、AMAP、AMAC、Corafull、WIKI、COCS、BAT、EAT、UAT。

每个数据集都包括：

• label（图节点的真实标签）
• feat（图节点的自身属性）
• adj（图结构对应的邻接矩阵）
  

数据集的下载链接附在后文。

2.1 Cora

Cora数据集包括2708份科学出版物，分为7类。引文网络由5429个链接组成。数据集中的每个出版物都由一个0/1值的词向量描述，表示字典中对应的词是否存在。这本词典由1433个独特的单词组成。

2.2 Citeseer

Citeseer数据集包含3312份科学出版物，分为六类。引文网络由4732个链接组成。数据集中的每个出版物都由一个0/1值的词向量描述，表示字典中对应的词是否存在。这部词典由3703个独特的单词组成。

2.3 Pubmed

Pubmed数据集包括Pubmed数据库中有关糖尿病的19717篇科学论文，分为三类。引文网络由44338个链接组成。数据集中的每个出版物都由字典中的TF/IDF加权词向量描述，该字典由500个唯一的单词组成。

2.4 DBLP

DBLP数据集是来自dblp网站的作者网络。如果是共同作者关系，则两个作者之间有一条边。作者将研究内容分为四个方面：数据库、数据挖掘、机器学习和信息检索。我们根据每个作者提交的会议来标记他们的研究领域。作者特征是由关键字表示的词袋中的元素。

2.5 ACM

这是来自ACM数据集的论文网络。如果两篇论文是同一作者写的，那么两篇论文之间就有一条边。论文特征是关键词的词袋。我们选取在KDD、SIGMOD、SIGCOMM、MobiCOMM上发表的论文，按研究领域分为数据库、无线通信、数据挖掘三类。

2.6 AMAP & AMAC

A-Photo和A-Computers提取自Amazon共购图，其中节点表示产品，边表示两种产品是否经常共购，特征表示用bag-of-words编码的产品评论，标签是预定义的产品类别。

2.7 WIKI

维基百科(WIKI)是由世界各地的志愿者创建和编辑的在线百科全书。该数据集是由整个英文维基百科页面组成的单词共现网络。该数据包含2405个节点，17981条边和19个标签。

2.8 COCS

Coauthor-CS和Coauthor-Physics是基于微软学术图的两个包含合著关系的学术网络。图中的节点表示作者，边表示合著关系。在每个数据集中，作者根据研究领域分别被分为15类和5类，节点特征是论文关键词的词袋表示。

2.9 BAT

数据来自国家民航局(ANAC) 2016年1月至12月。它有131个节点，1038条边(直径为5)。机场活动是由相应年份的降落和起飞总数来衡量的。

2.10 EAT

数据来自欧盟统计局(Eurostat) 2016年1月至11月。它有399个节点，5995条边(直径为5)。机场活动是由相应时期的降落加起飞的总数来衡量的。

2.11 UAT

数据来自美国交通统计局2016年1月至10月。它有1190个节点，13599条边(直径为8)。机场活动是通过相应时期通过机场(到达和离开)的总人数来衡量的。

2.12 Corafull

Corafull数据集包括19793个节点、每个节点含有8710维的表示；并含有63421条边，包含70个类别。

3. 如何读取文件

解压之后，放在项目文件下的dataset下，之后便可以利用如下函数进行读入。

def load_graph_data(dataset_name, show_details=False):
    """
    - Param 
    dataset_name: the name of the dataset
    show_details: if show the details of dataset
    - Return: 
    the features, labels and adj
    """
    load_path = "dataset/" + dataset_name + "/" + dataset_name
    feat = np.load(load_path+"_feat.npy", allow_pickle=True)
    label = np.load(load_path+"_label.npy", allow_pickle=True)
    adj = np.load(load_path+"_adj.npy", allow_pickle=True)
    if show_details:
        print("dataset name:   ", dataset_name)
        print("feature shape:  ", feat.shape)
        print("label shape:    ", label.shape)
        print("adj shape:      ", adj.shape)
        print("undirected edge num:   ", int(np.nonzero(adj)[0].shape[0]/2))
        print("category num:          ", max(label)-min(label)+1)
        print("category distribution: ")
        for i in range(max(label)+1):
            print("label", i, end=":")
            print(len(label[np.where(label == i)]))
            
    featur_dim = feat.shape[1]

    return feat, label, adj

4. 下载链接

图数据集下载链接

5. 参考

【1】https://github.com/yueliu1999/DCRN