基于掩模图自编码器的预训练-微调方法 队伍：Echoch

• OS Ubuntu 22.04.1 LTS
• CUDNN 8.6.0.163
• CUDA 11.6
• Python 3.9.12
• torch 1.12.0+cu116
• torch-cluster 1.6.0
• torch_geometric 2.4.0
• torch-scatter 2.0.9
• torch-sparse 0.6.15
• torch-spline-conv 1.2.1
• tqdm 4.64.0
• numpy 1.21.5
• pandas 1.5.3
• ogb 1.3.6
• scikit-learn 1.0.2

可直接sh run.sh进行一步复现，也可按照下述步骤一步步进行

注：即使是同样的随机种子，不同的机器Kmeans最终运行结果也差异较大，因此如果结果差异较大，可以在最后聚类的步骤多运行几次

python cluster.py --embedding_path embedding_arxiv.pt --output submit.txt --k 15 --seed -1 --runs 5

其中--seed -1为不指定随机种子

运行代码后会自动从ogb下载arxiv数据集

• (Step 1) 监督式预训练

python pretrain-sup.py --dataset arxiv --save_path encoder_arxiv_sup.pt --root data

参数说明：

• dataset: 预训练的数据集，可选arxiv和mag，本方案采用的是arxiv
• save_path:预训练后模型参数的保存路径
• root: 预训练数据集的存放目录，这里设置为当前目录下的data/文件夹

运行结束后目录下会出现encoder_arxiv_sup.pt模型参数文件

• (Step 2) 自监督式预训练

python pretrain.py --dataset arxiv --save_path encoder_arxiv.pt --pretrain_path encoder_arxiv_sup.pt --lr 0.005 --root data

参数说明：

• dataset: 预训练的数据集，可选arxiv和mag
• save_path: 预训练后模型参数的保存路径
• pretrain_path: 上一次（监督式）预训练参数保存的路径
• root: 预训练数据集的存放目录，这里设置为当前目录下的data/文件夹

运行结束后目录下会出现encoder_arxiv.pt模型参数文件

需下载数据集到data/icdm2023_session1_test文件夹内

python finetune.py --epochs 5 --pretrain_path encoder_arxiv.pt --embedding_save_path embedding_arxiv.pt --root data/icdm2023_session1_test

参数说明：

• epochs: 微调轮次
• pretrain_path: 上一次（自监督式）预训练参数保存的路径
• embedding_save_path: 模型输出embedding的保存路径
• root: ICDM比赛数据集的存放目录，这里设置为当前目录下的data/icdm2023_session1_test文件夹

运行结束后目录下会出现embedding_arxiv.pt的节点embedding文件

python cluster.py --embedding_path embedding_arxiv.pt --output submit.txt --k 15 --seed 666 --runs 5

参数说明：

• embedding_save_path: 模型输出embedding的保存路径
• output: 模型输出聚类结果的保存路径，这里设置为当前目录下的submit.txt文件
• k: 聚类类别数目
• seed: 随机种子，这里指定的是666，也可以不指定随机种子或者指定为-1
• runs: 聚类结果集成轮次

运行结束后目录下会出现submit.txt结果文件

├── fast_pytorch_kmeans
│   ├── init_methods.py
│   ├── __init__.py
│   ├── kmeans.py
│   ├── multi_kmeans.py
│   └── util.py
├── maskgae
│   ├── loss.py
│   ├── mask.py
│   ├── model.py
├── pretrain.py
├── pretrain-sup.py
├── finetune.py
├── cluster.py
├── README.md
├── run.sh
├── data
    └── icdm2023_session1_test
        ├── icdm2023_session1_test_edge.txt
        └── icdm2023_session1_test_node_feat.txt
    └── ogbn_arxiv
        ├── mapping
        │   ├── labelidx2arxivcategeory.csv.gz
        │   ├── nodeidx2paperid.csv.gz
        │   └── README.md
        ├── processed
        │   ├── data_processed
        │   ├── geometric_data_processed.pt
        │   ├── pre_filter.pt
        │   └── pre_transform.pt
        ├── raw
        │   ├── edge.csv.gz
        │   ├── node-feat.csv.gz
        │   ├── node-label.csv.gz
        │   ├── node_year.csv.gz
        │   ├── num-edge-list.csv.gz
        │   └── num-node-list.csv.gz
        ├── RELEASE_v1.txt
        └── split
            └── time
                ├── test.csv.gz
                ├── train.csv.gz
                └── valid.csv.gz