我们将使用GroupLens研究小组收集的MovieLens数据集。
       这个数据集描述了MovieLens的五星评级和标记活动。该数据集包含来自600多名用户的9000多部电影的约10万个评分。我们将使用该数据集生成两种节点类型，分别保存电影和用户的数据，以及一种连接用户和电影的边类型，表示用户对特定电影的评分关系。
       首先，我们将数据集下载到任意文件夹（在本例中为当前目录）：

from torch_geometric.data import download_url, extract_zip

url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip'
extract_zip(download_url(url, '.'), '.')

movies_path = './ml-latest-small/movies.csv'
ratings_path = './ml-latest-small/ratings.csv'

打开数据集，就可以看到以下一些文件：

import pandas as pd

print(pd.read_csv(movies_path).head()) # DataFrame对象，默认显示前5行
print(pd.read_csv(ratings_path).head())

       为了用PyG数据格式表示这些数据，我们首先定义了一个方法load_node_csv()，该方法读取*.csv文件并返回形状为[num_nodes，num_features]的节点级特征表示x：

import torch

def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): # **kwargs用于在函数定义中接收任意数量的关键字参数，是一个字典
    df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) # 读取*.csv
    mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} # 将索引映射成连续值

    x = None
    if encoders is not None:
        xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()]
        x = torch.cat(xs, dim=-1)

    return x, mapping

       这里，load_node_csv()从路径读取*.csv文件，并创建一个字典映射，将其索引列映射到范围｛0，…，num_rows-1｝中的连续值。这是必要的，因为我们希望我们的最终数据表示尽可能紧凑，例如，第一行中的电影表示应该可以通过x[0]访问。

from sentence_transformers import SentenceTransformer
class SequenceEncoder:
    def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None):
        self.device = device
        self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device)

    @torch.no_grad()
    def __call__(self, df):
        x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True,
                              convert_to_tensor=True, device=self.device)
        print(x.shape)
        return x.cpu()

       SequenceEncoder类加载一个由model_name给定的预先训练的NLP模型，并使用它将字符串列表编码为形状为[num_strings,embedding_dim]的PyTorch张量。我们可以使用此SequenceEncoder对movies.csv文件的标题进行编码。

       以类似的方式，我们可以创建另一个编码器，将电影类型转换为分类标签。为此，我们首先需要找到数据中存在的所有电影类型，创建shape[num_movies，num_genres]的特征表示x，并在类型j存在于电影i中的情况下将1分配给x[i，j]：

class GenresEncoder:
    def __init__(self, sep='|'):
        self.sep = sep

    def __call__(self, df):
        genres = set(g for col in df.values for g in col.split(self.sep))
        mapping = {genre: i for i, genre in enumerate(genres)}

        x = torch.zeros(len(df), len(mapping))
        for i, col in enumerate(df.values):
            for genre in col.split(self.sep):
                x[i, mapping[genre]] = 1
                
        print(x.shape)
        return x

       有了这个，我们可以通过以下方式获得我们对电影的最终呈现：

       类似地，我们也可以使用load_node_csv()来获得从userId到连续值的用户映射。但是，此数据集中没有用户的其他特征信息。因此，我们没有定义任何编码器：

       这样，我们就可以初始化HeteroData对象，并将两种节点类型传递给它：

from torch_geometric.data import HeteroData

data = HeteroData()

data['user'].num_nodes = len(user_mapping)  # Users do not have any features.
data['movie'].x = movie_x

print(data)
print(movie_x.shape)

       由于用户没有任何节点级别的信息，我们只定义其节点数。因此，在异构图模型的训练过程中，我们可能需要通过torch.nn.Embedding以端到端的方式学习不同的用户嵌入。

       接下来，我们来看看根据用户的评分将他们与电影联系起来。为此，我们定义了一个方法load_edge_csv()，该方法从ratings.csv返回shape[2，num_ratings]的最终edge_index表示，以及原始*.csv文件中存在的任何其他功能：

def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping,
                  encoders=None, **kwargs):
    df = pd.read_csv(path, **kwargs)

    src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]]
    dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]]
    #print(len(src))
    #print(len(dst))
    edge_index = torch.tensor([src, dst])

    edge_attr = None
    if encoders is not None:
        edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()]
        edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1)
        
    #print(edge_attr.shape)

    return edge_index, edge_attr

       这里，src_index_col和dst_index_col分别定义源节点和目标节点的索引列。我们进一步利用节点级映射src_mapping和dst_mapping来确保原始索引在我们的最终表示中被映射到正确的连续索引。

       对于文件中定义的每条边，它会在src_mapping和dst_mapping中查找正向索引，并适当地移动数据。

       与load_node_csv()类似，编码器用于返回额外的边特征信息。例如，为了从ratings.csv中的rating列加载ratings，我们可以定义一个IdentityEncoder，它只需将浮点值列表转换为PyTorch张量：

class IdentityEncoder:
    def __init__(self, dtype=None):
        self.dtype = dtype

    def __call__(self, df):
        return torch.from_numpy(df.values).view(-1, 1).to(self.dtype)

       这样，我们就可以完成我们的HeteroData对象了：

edge_index, edge_label = load_edge_csv(
    ratings_path,
    src_index_col='userId',
    src_mapping=user_mapping,
    dst_index_col='movieId',
    dst_mapping=movie_mapping,
    encoders={'rating': IdentityEncoder(dtype=torch.long)},
)

data['user', 'rates', 'movie'].edge_index = edge_index
data['user', 'rates', 'movie'].edge_label = edge_label

print(data)

       该HeteroData对象是PyG中异构图的原生格式，可以用作异构图模型的输入。

本文内容参考：PyG官网
视频讲解：4.如何用CSV文件生成异构图数据集