0. 概述
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。
1. 文件介绍
Cora 数据集中主要包含两个文件：cora.content 和 cora.cites
1.1 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 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Neural_Networks
1061127 0 0..... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Rule_Learning
1106406 0 0..... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Reinforcement_Learning
1.2 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