dgl.random_walk_pe

dgl.random_walk_pe(g, k, eweight_name=None)[source]

Random Walk Positional Encoding, as introduced in Graph Neural Networks with Learnable Structural and Positional Representations

此函数计算从每个节点到自身的1步到k步的随机游走位置编码作为着陆概率。

Parameters:

  • g (DGLGraph) – 输入图。必须是同质的。

  • k (int) – 随机游走的步数。论文发现最佳值为16和20，用于两个实验。

  • eweight_name (str, optional) – 用于检索边权重的名称。默认值：None，不使用边权重。

Returns:

形状为 \((N, k)\) 的随机游走位置编码，其中 \(N\) 是输入图中的节点数量。

Return type:

张量

示例

>>> import dgl
>>> g = dgl.graph(([0,1,1], [1,1,0]))
>>> dgl.random_walk_pe(g, 2)
tensor([[0.0000, 0.5000],
        [0.5000, 0.7500]])