GCN数据集Cora、Citeseer、Pubmed文件分析

Cora、Citeseer 和 Pubmed 是三个常用的图分类数据集，用于研究和评估图分类算法。

1. Cora 数据集：

   • 由康奈尔大学研究人员创建。
   • 文献库收录科研论文2708篇，分为7个领域。
   • 每篇论文都由一个 128 维的词袋模型表示。
   • 论文之间的边缘代表引用关系。

2. Citeseer 数据集：

   • 由康奈尔大学研究人员创建。
   • 包含3327篇科研论文，分为6个领域。
   • 每篇论文都由一个 3703 维的词袋模型表示。
   • 论文之间的边缘代表引用关系。

3. Pubmed 数据集：

   • 由美国国立卫生研究院创建。
   • 包含 19,717 篇生物医学论文，分为 3 个领域。
   • 每篇论文都由 500 维的词袋模型。
   • 论文之间的边缘代表共同作者关系。

这些数据集通常用于图分类任务，其中图分类是指将图中的节点分为不同的类别。这些数据集对研究人员非常有用，因为它们提供了各个领域的真实数据，可用于评估和比较不同图分类算法的性能。