Reddit数据集

class dgl.data.RedditDataset(self_loop=False, raw_dir=None, force_reload=False, verbose=False, transform=None)[source]

Bases: DGLBuiltinDataset

用于社区检测（节点分类）的Reddit数据集

这是一个来自2014年9月Reddit帖子的图数据集。 在这种情况下，节点标签是帖子所属的社区或“subreddit”。 作者抽取了50个大型社区，并构建了一个帖子到帖子的图，如果同一用户对两个帖子都进行了评论，则将这两个帖子连接起来。 该数据集总共包含232,965个帖子，平均度为492。我们使用前20天进行训练，剩余的天数用于测试（其中30%用于验证）。

Reference: http://snap.stanford.edu/graphsage/

统计

  • 节点数：232,965

  • 边数：114,615,892

  • 节点特征大小：602

  • 训练样本数量：153,431

  • 验证样本数量：23,831

  • 测试样本数量：55,703

Parameters:

  • self_loop (bool) – 是否加载带有自环连接的数据集。默认值：False

  • raw_dir (str) – Raw file directory to download/contains the input data directory. Default: ~/.dgl/

  • force_reload (bool) – Whether to reload the dataset. Default: False

  • verbose (bool) – Whether to print out progress information. Default: True.

  • transform (callable, optional) – A transform that takes in a DGLGraph object and returns a transformed version. The DGLGraph object will be transformed before every access.

num_classes

每个节点的类别数量

Type:

int

示例

>>> data = RedditDataset()
>>> g = data[0]
>>> num_classes = data.num_classes
>>>
>>> # get node feature
>>> feat = g.ndata['feat']
>>>
>>> # get data split
>>> train_mask = g.ndata['train_mask']
>>> val_mask = g.ndata['val_mask']
>>> test_mask = g.ndata['test_mask']
>>>
>>> # get labels
>>> label = g.ndata['label']
>>>
>>> # Train, Validation and Test
__getitem__(idx)[source]

通过索引获取图表

Parameters:

idx (int) – Item index

Returns:

图结构、节点标签、节点特征和分割掩码：

  • ndata['label']: 节点标签

  • ndata['feat']: 节点特征

  • ndata['train_mask']：训练节点集的掩码

  • ndata['val_mask']: 验证节点集的掩码

  • ndata['test_mask']: 测试节点集的掩码

Return type:

dgl.DGLGraph

__len__()[source]

数据集中的图表数量