各位，图神经网络构图构建邻接矩阵问题求解

我的数据是调查问卷类型，性别年龄受教育程度生活满意度等等，想用gnn来进行节点分类预测，其实就是个二分类问题，但是现在有一个问题就是每个id之间没有亲戚之类的的关系，请问这种情况应该如何构图呢，是要将每个特征进行密度聚类吗？gnn的模型都可以，希望大家可以给我点思路，谢谢！

看任务，试试手工创建关系吧
例如相同年龄段的做成关系或者相同满意度的做成边

直接构图，然后用算 embedding，接着分类就好了。

参考一下

图神经网络综述_远洋之帆的博客-CSDN博客 文章目录1 简介1.1 GNN简史1.2 GNN的相关研究1.3 GNN vs 网络嵌入1.4 文章的创新性2 基本的图概念的定义3 GNN分类和框架3.1 GNNs分类3.2 框架4 图卷积网络4.1 基于图谱的GCN4.1.1 图信号处理4.1.2 基于谱的GCN方法4.1.3 总结4.2 基于空间... https://blog.csdn.net/liangwqi/article/details/102958893?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%9E%84%E5%9B%BE%E6%9E%84%E5%BB%BA%E9%82%BB%E6%8E%A5%E7%9F%A9%E9%98%B5&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~sobaiduweb~default-0-102958893.nonecase&spm=1018.2226.3001.4450

图神经网络DGL-构图_jiangchao98的博客-CSDN博客_dgl图神经网络 dgl.DGLGraph是对图的统一抽象，它存储了图的结构信息、节点/边的属性信息。 https://blog.csdn.net/jiangchao98/article/details/117734200?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522166864814416782414960695%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=166864814416782414960695&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-117734200-null-null.nonecase&utm_term=%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%9E%84%E5%9B%BE%E6%9E%84%E5%BB%BA%E9%82%BB%E6%8E%A5%E7%9F%A9%E9%98%B5&spm=1018.2226.3001.4450

嗯，这里有一个实例笔记思路，供你参考：https://www.zhihu.com/question/506271409
【笔记讲解的很详细，期望对你有所帮助】

【GNN图神经网络】邻接矩阵转化coo格式的稀疏矩阵
https://blog.csdn.net/qq_16763983/article/details/119887184

参考一下呢

【GNN图神经网络】邻接矩阵转化coo格式的稀疏矩阵_Mr.zwX的博客-CSDN博客_图神经网络 邻接矩阵 刚开始学习图神经网络，在使用PyG框架编程的时候，有一件事很让我纠结：PyG要求输入的邻接矩阵X应该是稀疏矩阵的形式（edge_index），而不是我制作的NxN邻接矩阵形式。举个简单的例子，看下面这个图结构：邻接矩阵的创建如下：A = np.array([0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0])A = torch.LongTensor(A)然后你会发现扔进PyG搭建的GCN模型报错了啊！ValueError: `MessagePassing.propa https://blog.csdn.net/qq_16763983/article/details/119887184

论坛也就能给个思路，还是你自己做性价比比较高，如果麻烦的话基本没人会花时间做这个