1 前言

　　Cora 数据集由机器学习论文组成，是近年来图深度学习很喜欢使用的数据集。在数据集中，论文被分为以下七类之一：

• 基于案例
• 遗传算法
• 神经网络
• 概率方法
• 强化学习
• 规则学习
• 理论

　　论文的选择方式是，在最终语料库中，每篇论文至少引用一篇论文或被至少一篇论文引用（即至少有一条出边或至少有一条入边，也就是样本点之间存在联系，没有任何一个样本点与其他样本点完全没联系。如果将样本点看做图中的点，则这是一个连通的图，不存在孤立点）。整个语料库（cora.content）中有 2708 篇论文。在词干堵塞和去除词尾后，且文档频率小于10的所有单词都被删除后，只剩下 1433 个独特的单词。

2 文件介绍

　　Cora 数据集中主要包含两个文件：cora.content 和 cora.cites

2.1 cora.content

　　cora.content 共有 2708 行，每行代表一个样本点，即一篇论文。一行由三部分组成：论文编号（raw_data 的编号并非 0~2708）。接下来 1433 列是论文的词向量。最后一列为论文类别，如 Neural_Networks 。

31336    0    0.....    0    0    0.....    Neural_Networks
1061127    0    0.....    0    0    0.....    Rule_Learning
1106406    0    0.....    0    0    0.....    Reinforcement_Learning

2.2 cora.cites

　　cora.cites 共有 5429 行，每一行有两个论文编号，表示第一个论文先写，第二个论文引用第一个论文。如果将论文看做图中的点，那么这 5429 行便是点之间的 5429 条边。

35    1033
35    103482
35    103515

 

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来源： https://www.cnblogs.com/BlairGrowing/p/15935544.html