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GeaFlow图计算快速上手之K-hop算法
随着年轻人的社交需求不断增长,各种社交软件应运而生,这些社交软件通常都会有好友推荐功能,根据六度分离理论,理想情况下,每个人通过6个人就可以跟所有人产生关联,因此K-hop算法(K跳算法)被用于实现好友推荐,现在让我们来尝试使用GeaFlow在5分钟内实现K-hop算法吧!
图计算中的社区发现算法是什么?请解释其作用和常用算法。
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图机器学习入门:基本概念介绍
图机器学习是机器学习的分支,专注于处理图形结构数据,其中节点代表实体,边表示实体间关系。本文介绍了图的基本概念,如无向图与有向图,以及图的性质,如节点度、邻接矩阵。此外,还讨论了加权图、自循环、多重图、双部图、异构图、平面图和循环图。图在描述数据关系和特征方面具有灵活性,为机器学习算法提供了丰富的结构信息。
图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二)
现在已经覆盖了图的介绍,图的主要类型,不同的图算法,在Python中使用Networkx来实现它们,以及用于节点标记,链接预测和图嵌入的图学习技术,最后讲了GNN分类应用以及未来发展方向!
【Pytorch神经网络理论篇】 29 图卷积模型的缺陷+弥补方案
多层全连接神经网络被称为万能的拟合神经网络。先在单个网络层中用多个神经元节点实现低维的数据拟合,再通过多层叠加的方式对低维拟合能力进行综合,从而在理论上实现对任意数据的特征拟合。
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