Yupeng Hou

你好，感谢关注，但是我们目前没有此计划。 主要原因在于，我们期待 RecBole 是最基础的推荐算法代码库，使用 RecBole 的用户没有必要安装 PyG 这种专门为图网络设计的代码包（而且它并不容易安装）。 因此我们选择开发 RecBole 的拓展代码库，希望满足有额外需求的用户，比如 RecBole-GNN 就服务于专注于图网络+推荐的用户。 所以感谢你的理解，如果 RecBole-GNN 有兼容性问题，欢迎在拓展代码库的项目下提 issue，谢谢。

> 是否考虑使用 https://github.com/h2oai/datatable.git 代替 pandas， 或者使用pyspark代替pandas 充分利用cpu的能力，加速数据预处理。 谢谢您的建议，我们会认真考虑这些方案。 👍

Thanks for bringing up this issue to us! We'll fix it in our next version.

您好，感谢反馈！这个月访问计算资源比较受限，我会尽快找办法测试，有结果后再回复您。

感谢发现这个 bug! 我们会在下个版本进行修正。

Thanks so much for pointing out this issue! It seems that the bug was introduced while editing the raw figure file. We will fix it, check all the other ratios...

> Hello, how is the percentage of code data counted, is it the percentage of github data? Yes. Typically, data collected from GitHub is categorized as "code".

请问您的 recbole 版本是？我在 recbole 1.0.1 和 1.1.1 都进行了测试，似乎没有复现您说的问题。

您好！目前初步判定是我们对 RecBole 1.1.1 版本适配产生的 bug。 bug 产生原因： RecBole 1.1.1 的某个 commit 里给超参调优的目标函数中加入了新的返回值 https://github.com/RUCAIBox/RecBole/commit/05a223e4de15ad9f722ed6a2cf9ecdf6dfc7fc16#diff-fe46181d8ec96ec5c6e9b1edd0dd0af2b8e4f8b4cab6a7e5a2090ef8a34f20eeL334-R347 但是 RecBole-GNN 的超参调优的目标函数并没有返回 `'model'` 这个 key https://github.com/RUCAIBox/RecBole-GNN/blob/77d76b9e19436220b32fe61af95ffd95f17c1db7/recbole_gnn/quick_start.py#L82-L87 您如果着急的话可以先给 `recbole_gnn/quick_start.py` 的 82 行附近的返回值中加入一个新 key 值： ```python return {...

您好！抱歉回复较晚。目前已实现的几个通用图卷积模块（`LightGCN`, `BipartiteGCNConv`, `BiGNNConv`）都提供了输入边的权重 `edge_weight` 的接口，如 https://github.com/RUCAIBox/RecBole-GNN/blob/77d76b9e19436220b32fe61af95ffd95f17c1db7/recbole_gnn/model/layers.py#L8-L14 您可以新建模型时调用这些类，并传入您希望设置的边权重。