RandomWalkPE

class dgl.transforms.RandomWalkPE(k, feat_name='PE', eweight_name=None)[source]

基类: BaseTransform

随机游走位置编码，如 Graph Neural Networks with Learnable Structural and Positional Representations 中介绍的那样

此模块仅适用于同构图。

参数：

k (int) – 随机游走步数。该论文发现对于两个实验，最佳值分别为 16 和 20。
feat_name (str, optional) – 用于在 ndata 中存储计算出的位置编码的名称。
eweight_name (str, optional) – 用于检索边权重的名称。默认为 None，表示不使用边权重。

示例

>>> import dgl
>>> from dgl import RandomWalkPE

>>> transform = RandomWalkPE(k=2)
>>> g = dgl.graph(([0, 1, 1], [1, 1, 0]))
>>> g = transform(g)
>>> print(g.ndata['PE'])
tensor([[0.0000, 0.5000],
        [0.5000, 0.7500]])