文章目录一、简介二、算法原理三、评价方法四、实验结果五、实验代码 一、简介GN算法是一个经典的社区发现算法，它属于分裂的层次聚类算法，最初，由Michelle Girvan和Mark Newman提出。其基本思想是不断的删除网络中具有相对于所有源节点的最大的边介数的边，然后，再重新计算网络中剩余的边的相对于所有源节点的边介数，重复这个过程，直到网络中，所有边都被删除。边介数（betweennes
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2023-10-21 07:53:34
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# Python GNN（图神经网络）入门指南
图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是一类专门用于图数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNN能够很好地捕捉数据中节点之间的关系，广泛应用于社交网络、推荐系统、化学分子结构分析等领域。
## 什么是图？
在图论中，图由节点（或称为顶点）和边构成。节点可以是人、物体或其他离散实体，而边则表示节点之间的关系。在实
目录1. 安装2. 基本概念介绍2.1 Data Handling of Graphs 图形数据处理2.2 Common Benchmark Datasets 常见的基准数据集2.3 Mini-batches2.4 Data Transforms 数据转换2.5 Learning Methods on Graphs——the first graph neural network 搭建我们的第一个
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2023-07-24 10:55:00
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的建模问题中都使用了GNN方法，便去学习了一番，后来发现了一篇非常不错的GNN的可视化解释文章...
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2022-08-11 12:35:13
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# 图神经网络 (GNN) 的基础知识与 Python 实现
图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是一种处理图结构数据的深度学习方法。GNN 能够有效捕捉节点之间的关系，从而在许多领域（如社交网络分析、推荐系统、化学分子结构分析等）取得良好的效果。本文将介绍 GNN 的基本概念，并提供一个简单的 Python 示例，以帮助您更好地理解这一前沿领域。
## 什么是图神
原创
2024-10-19 08:22:03
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# 实现GNN模型的完整流程指南
近年来，图神经网络（GNNs）在处理图结构数据方面表现出了强大的性能。对于刚入行的小白来说，学习如何实现一个GNN模型可能会有些困难。本文将为你提供一个完整的流程，帮助你快速了解并实现GNN模型。
## 1. 流程概览
在开始之前，我们可以用以下表格清晰展示实现GNN模型的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
# 使用Python实现图神经网络（GNN）
在人工智能和深度学习的领域中，图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）近年来逐渐成为一个热门研究方向。与常规的神经网络不同，GNN能够处理图形数据，即节点（Node）和边（Edge）结构，将节点的特征有效地传递和聚合。这使得GNN在社交网络分析、推荐系统、化学分子分析和计算机视觉等领域得到了广泛应用。
## 什么是图神经
# Python GNN 实战指导
## 引言
图神经网络（GNN，Graph Neural Network）是近年来在图数据处理领域兴起的一种强大工具，广泛应用于社交网络、推荐系统、药物发现等多个领域。对此，初学者面临多种挑战。本文将指导你通过一个简单的例子，逐步实现一个 Python GNN，并且清晰地展示每一步的具体操作及代码实现。
## 实施流程
我们将实施一个 GNN 基于 Py
原创
2024-10-15 07:38:43
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# 图神经网络 (GNN) 的基础介绍及 Python 示例
图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是一类专门处理图结构数据的深度学习模型。由于其强大的表达能力，GNN 被广泛应用于社交网络分析、推荐系统、蛋白质交互预测等领域。本文将为您介绍 GNN 的基本概念，并给出 Python 中的简单实现。
## 1. 什么是图神经网络？
在深入 GNN 之前，我们需要了
GNN的可视化解释！近来发现非常多的建模问题中都使用了GNN方法，便去学习了一番，后来发现了一篇非常不错的GNN的可视化解释文章，便将其翻译整理和大家一起分享。目前图模型的应用非常广泛，最典型的如社交网络，蛋白质结构等。
原创
2021-07-09 14:54:54
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在数据科学和工程领域，数据可视化是一项非常重要的任务。Python pyqtgraph库是一个功能强大的数据可视化工具，可以帮助用户快速、高效地可视化各种类型的数据，包括实时数据、大数据集和3D数据等。本文将介绍pyqtgraph库的基本功能、高级功能以及实际应用场景，并提供丰富的示例代码帮助理解和使用该库。安装使用pip安装pyqtgraph库的方法非常简单：pip install pyqtgr
GN算法实现实验环境Windows 10 企业版Python 3.7.4第三方包
NetworkX 用来解析数据得到图
Matplotlib NetworkX用来画图的
Graphviz 另一个画图，效果好一点算法简介 GN算法，即Girvan-Newman 社区划分算法，它属于分裂的层次聚类算法，基本思想是不断删除网络中“介值”最大的边，直到所有边都被删除。目标函数值取得最大值的时候，
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2023-10-17 12:20:10
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一、 GraphSAGE GraphSAGE从两个方面对GCN进行了改动，一方面是通过采样邻域策略将GCN全图（full batch）的训练方式改造成以结点为中心的小批量（mini batch）训练方式，这使得大规模图数据的分布式训练成为可能；另一方面是该算法对聚合邻居操作进行了拓展，提出了替换GC ...
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2021-07-23 17:47:00
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2评论
接上篇博客，这周主要学习了GraphSAGE，GAT，R-GCN 三种GNN的变体模型，从空域的角度出发，对节点的嵌入表征进行了深入的研究。（本文作为笔者的学习笔记，如有错误，希望各位读者批评指正） - - 更新时间:2020年11月8日 目录GraphSAGE(SAmple and aggreGatE）聚合函数参数学习代码总结GAT(Graph Attention Networks)总结R-GC
今天学习的是 MIT 同学 2018 年的论文《Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks》，发表于 ICML，目前共有 140 多次引用。目前的图表示学习都遵循着领域聚合的方式，但这种方式的层数无法增加，kipf 的 GCN 使用了两层模型，随着深度增加会出现 over-smooth 的问题，导致性能下降。为
原创
2021-02-04 20:27:34
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今天学习的是 DeepMind 2018 年的工作《Relational inductive biases, deep learning, and graph network》，目前超 500 次引用。这篇论文是 DeepMind 联合谷歌大脑、MIT、爱丁堡大学等 27 名同学发表的重磅论文，同时提出了“图网络”的框架，将端到端学习与归纳推理相结合，并有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。这篇
原创
2021-02-04 20:29:45
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今天学习的是 MIT 同学 2018 年的论文《Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks》，发表于 ICML，目前共有 140 多次引用。
原创
2021-07-09 17:28:01
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将二部图中的协同信号捕捉到 Embedding 中
原创
2021-07-24 11:35:36
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原始GNN是应用在带标签信息的节点和无向边的图上，这是最简单的图结构。但是世界上有很多不同种类的图，而这就要求不同的GNN来处理。这里介绍几种不同种类的图：有向图：无向边可以当作节点中存在两个有向边。但有向边能够比无向边带来更多的信息。比如说知识图谱中就用到了有向边，来确定父项和子项。异构图：异构图是指存在几种不同类型的节点。处理异构图最简单的方法是把节点的类型视为节点特征的一部分，拼接到节点原有
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2024-03-26 07:03:07
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今天学习的是新加坡国立大学和中国科技大学同学合作的论文《Neural Graph Collaborative Filtering》，发表于 2019 年 ACM SIGIR 会议。Embedding 向量是现代推荐系统的核心，但是目前的方法无法捕捉到 user-item 交互中潜在的协作信号。因此，由此产生的 Embedding 向量可能不足以捕获到协同过滤的内容。为此，作者提出神经网络协同过滤（
原创
2021-02-04 20:25:29
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