📊 Graph Analytics

📜 Description

Ce dépôt Graph Analytics contient les résultats de deux travaux pratiques distincts, chacun axé sur des aspects différents de l'analyse de graphes. Les travaux pratiques incluent :

1. Génération d'Embeddings pour les Nœuds :

   • Objectif : Utiliser la bibliothèque PyTorch pour générer des embeddings pour les nœuds dans des graphes. Les embeddings sont des représentations vectorielles des nœuds, qui sont souvent utilisées dans les tâches d'apprentissage sur les graphes.
   • Bibliothèque Utilisée : PyTorch.
   • But : Représenter les nœuds du graphe sous forme de vecteurs pour des applications telles que la classification, la détection d'anomalies, et plus encore.

2. Création d'un Réseau de Neurones avec Graph Attention Network (GAT) :

   • Objectif : Construire et entraîner un modèle de réseau de neurones basé sur l'architecture Graph Attention Network (GAT) en utilisant PyTorch.
   • But : Effectuer une classification en utilisant les informations du graphe. L'architecture GAT est spécialement conçue pour traiter les données structurées en graphes et améliorer la performance des tâches d'apprentissage sur graphes.

📂 Contenu du Dépôt

• Dossier Embeddings : Contient les résultats et le code liés à la génération des embeddings pour les nœuds.
• Dossier GAT : Inclut le code et les résultats pour la construction et l'entraînement du modèle GAT.
• Notebooks : Documents interactifs détaillant les méthodologies et les résultats des travaux pratiques.
• Rapports : Rapports documentant les résultats, les méthodologies, et les analyses des travaux pratiques.

🚀 Démarrage

Pour explorer les résultats et le code de ce dépôt, suivez ces étapes :

1. Clonez le Dépôt

   • Utilisez la commande git clone suivie de l'URL du dépôt pour obtenir une copie locale du projet. Ensuite, accédez au dossier du projet.

2. Installez les Dépendances

   • Assurez-vous que Python est installé. Vous pouvez installer les dépendances nécessaires en utilisant le fichier requirements.txt (si disponible).

3. Exécutez les Notebooks

   • Ouvrez Jupyter Notebook ou JupyterLab et chargez les notebooks pour explorer les méthodes et les résultats des travaux pratiques.

📄 Documentation

• PyTorch Documentation : Documentation officielle de PyTorch pour les détails techniques et les guides d'utilisation.
• Graph Attention Networks (GAT) : Paper original sur les Graph Attention Networks.

💬 Questions et Contributions

Pour toute question ou suggestion, veuillez utiliser la section des issues du dépôt. Les contributions pour améliorer les travaux et les résultats sont également les bienvenues.

Merci de votre intérêt pour ce projet d'analyse de graphes !

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Auteur : Ilyass El Fourati