dgl.random_walk_pe

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

随机游走位置编码，如论文《Graph Neural Networks with Learnable Structural and Positional Representations》中所介绍。

此函数计算随机游走位置编码，即从每个节点出发，经过 1 步到 k 步回到自身的概率。

参数:

  • g (DGLGraph) – 输入图。必须是同质图。

  • k (int) – 随机游走步数。论文发现对于两个实验，最佳值分别为 16 和 20。

  • eweight_name (str, optional) – 用于获取边权重的名称。默认值：None，不使用边权重。

返回值:

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

返回类型:

Tensor

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]])