高阶网络的链接预测算法和应用 Hypergraph Neural Networks 定义了超图的关联矩阵 H，其中 h(u,e) 是关联矩阵中的元素，它表示顶点 u 和超边 e 是否相关联。 是节点（顶点）分类问题在超图上的正则化框架，这里 Ω(f) 是正则化项，Remp(f) 是经验损失项。 定义了正则化项Ω(f) 的具体形式，它是基于超图结构的一个正则化项，用于评估顶点之间的相...

矩阵操作 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233def read_file1(): # 加载 lncRNA 和 miRNA 之间的关联数据 lnc_mi = np.loadtxt("data/yuguoxian_lnc_mi.txt") # 将 lncRNA 和 miRN...

其中： xi(k)x_i^{(k)}xi(k)​ 代表节点i在第k层的特征。 N(i)N(i)N(i) 是节点i的邻居集合。 deg(i)\text{deg}(i)deg(i) 是节点i的度（或邻居的数量）。 WWW 是可学习的权重矩阵。 bbb 是偏置向量。 数学公式的含义 加入自循环：通过在求和符号中包含 j∈N(i)∪{i}j \in N(i) \cup \{i\}j∈N(i...

data封装了一个类似图的数据结构 123456789import torchfrom torch_geometric.data import Dataedge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long)x = torch.tensor([[-1...