Unsupervised GraphSAGE 结果 about pgl

[kirayummy]

"python train.py --data_path ./sample.txt --num_nodes 2000 --phase predict"

1. 这里指定了 num_nodes为2000，表示节点数最大为2000，Embedding空间由这个数来定义大小
2. sample.txt指定的是边的src和dst，保证index在2000以内即可

所以即使没在sample.txt出现的id，也会初始化一个随机Embedding，作为一个孤立的点存在，不参与模型训练。

[zhuchuanshuai]

1. 第n行的embedding结果对应id=n的embedding对吧？
2. 怎么加入节点特征？

[zhuchuanshuai]

3. 怎么使用边的权重？

[githubutilities]

1. 第n行的embedding结果对应id=n-1的embedding，id是从0开始编号的
2. 节点特征需要两个步骤：
   1. 在pgl.graph_wrapper.GraphWrapper里面给定参数node_feat，例如：node_feat为[('index', [-1, 1], np.dtype('int64'))]，'index'为node_feat名字，[-1, 1]为node_feat的shape，np.dtype('int64')为node_feat的类型
   2. 在reader.py里面的subgraph把node_feat挂载上去，例如：subgraph.node_feat["index"] = np.array([1,2,3], dtype="int64")
3. 暂时不支持边权重采样