近日，阿里巴巴开源了面向图神经网络（GNN）的框架Graph-Learn（GL，原AliGraph）。该框架由阿里内部团队研发，面向工业场景而设计，为当下主流GNN算法提供了基础运行框架。由于起源于工业界，GL天然支持大规模图数据、异构图、属性图等十分必要但棘手、而当下深度学习框架（TensorFlow、PyTorch等）又不擅长的问题。同时，考虑到上层NN极具面向业务定制化的特点，GL支持与任意
转载
2023-07-20 20:24:02
27阅读
## Graph 机器学习的概述与示例
近年来，图（Graph）机器学习在各种领域得到了广泛应用，如社交网络分析、生物信息学、推荐系统等。图是一种由节点（Node）和边（Edge）构造而成的数据结构，用于表示对象之间的关系。在图机器学习中，我们通过图结构来提取特征，以便进行分类、回归等任务。
### 图的基础知识
在图中，节点代表实体，而边表示实体之间的关系。我们可以用邻接矩阵或边列表来表示
原创
2024-09-14 04:08:12
80阅读
ChatGLM Nebula Graph Database: Exploring the Power of Chat Data Management and Analysis
## Introduction
With the increasing amount of chat data generated by various applications, it has become cruci
原创
2024-01-09 22:48:46
150阅读
安装centos7 在 https://hub.docker.com/_/centos?tab=tags 选择你需要安装的centos版本,我选择的是\
原创
2023-07-12 20:09:05
321阅读
文章目录node2vecstruc2vecnode2vec【Graph Embedding】node2vec:算法原理，实现和应用提出的假设：条件独立性假设特征空间对称性假设struc2vec【论文笔记】struc2vecDTW（dynamic time warping）:上一步多层网络M的构建就是为了寻找合适的上下文，而寻找上下文的方法与DeepWalk一样是采样随机游走的方式。OPT2没太看懂...
原创
2021-08-04 10:46:28
280阅读
Graph Database & 图形数据库
Graph Database , 图形数据库, NoSQL,
转载
2019-02-20 10:22:00
104阅读
https://www.crowdstrike.com/blog/big-data-graph-and-the-cloud-three-keys-to-stopping-todays-threats/CS是提倡在云端用大数据做威胁图的，18年的时候就在提。 https://www.crowdstrike.com/resources/data-sheets/threat-graph/ 可以
原创
2023-08-02 18:48:22
257阅读
为什么需要GraphsGraphs(图)是用于描述和分析具有关系/互动的实体的通用语言
原创
2023-05-17 15:00:12
64阅读
机器学习与组合优化问题实例，研究对象是 Graph Matching 。
转载
2021-06-22 11:25:12
5561阅读
Introduction大学统计课程被懵懂无知的我们虚度过去，当时的我们为成功地逃掉一节上机课而沾沾自喜；为投机地通过统计考试而洋洋得意。直到攻读研究生，步入实验室，走上科研之路；直到需要一篇又一篇高质量的文章去提升自己才追悔莫及。Better late than never一次偶然的机会，听了实验室海归博士后师兄的讲座，让我对统计有了新的认识，原来正确的掌握软件的应用便可以化繁为简，事半功倍。我
转载
2024-01-27 15:57:35
99阅读
本文从零开始引导与大家一起学习图知识。希望大家可以通过本教程学习如何使用图数据库与图计算引擎。本篇将以华为云图引擎服务来辅助大家学习如何使用图数据库与图计算引擎。
原创
精选
2022-10-09 11:36:54
469阅读
点赞
1 为什么需要GraphsGraphs(图)是用于描述和分析具有关系/互动的实体的通用语言因为图论以及Graph充斥在我们学习和生活的方方面面：Event Graphs：事件图谱，比如我们常见的飞机航班图，从登机到我们安全抵达目的地，其中航班飞机与乘客之间发生了许多事情。Computer Networks：计算机网络拓扑图，在万维网中人们通过各种形式正在冲浪，云服务器、中转机、...
原创
2023-05-17 18:57:39
103阅读
机器学习与组合优化问题实例，研究对象是 Graph Matching 。
原创
2022-01-12 15:18:32
529阅读
TensorFlow 的计算需要事先定义一个 computation graph（计算图），该图是一个抽象的结构，只有在评估（evaluate）时，才有数值解，这点和 numpy 不同。这张图由一组节点构成。
>> a = tf.ones((2, 2))
>> tf.reduce_sum(a, reduction_indices=1)
<tf.Tensor 'S
转载
2017-03-15 12:10:00
106阅读
2评论
Boost Graph Library，BGL 使用学习 探索 Boost Graph Library https://.ibm.com/developerworks/cn/aix/library/au-aix-boost-graph/ https://blog.csdn.net/u01163
转载
2019-12-14 16:18:00
373阅读
2评论
目录1. INTRODUCTION2. NOTATIONS AND PRELIMINARIES3. GRAPH RECURRENT NEURAL NETWORKS3.1 Node-level RNNs3.2 Graph-level RNNs 1. INTRODUCTION一方面，深度学习方法在语音、图像和自然语言处理方面都表现出众，深度学习方法在提取数据复杂表征方面很强大。另一方面，图数据在现实
2.Time series graphics
2.1 tsibble objects
Time series: 可将时间序列视为数字列表，以及有关这些数字的记录时间的一些信息，该信息可作为小对象存贮在R中。tsibble : 提供一个tbl_ts类，用于存储和管理以数据为中心格式的时间维度数据；属于R里的一个包。
2.2 time plot（时间图）
Autoplot():在R里会自动生成图
转载
2024-01-21 06:59:16
144阅读
图学习任务我们简单回顾下，上一节我们介绍了，图的机器学习任
原创
2023-05-17 15:03:49
124阅读
Create Database 新建数据库代码如下：create database seasky
ON --数据文件
(
NAME = 'seasky_mdf',--数据文件逻辑名
filename = 'd:\seasky_data\seasky.mdf',--数据存放路径
SIZE = 3MB,--初始大
原创
2014-06-12 11:39:14
511阅读
图学习任务我们简单回顾下，上一节我们介绍了，图的机器学习任务主要是以下三种：Node Level:节点级别Link Level：边级
原创
2023-05-17 15:03:50
39阅读
