目录一、图Graph的概念1.1 互联网1.2 社交网络:六度分隔理论二、术语表三、图抽象数据类型:ADT Graph3.1 定义3.2 ADT Graph的实现方法3.2.1 邻接矩阵Adjacency Matrix3.2.2 邻接列表Adjacency List四、ADT Graph的实现:实例4.1 Vertex类4.2 Graph 类五、图的应用5.1 词梯问题5.1.1 构建单词关系图
转载 2023-07-18 17:26:41
153阅读
graph embedding(图嵌入) 文章目录graph embedding(图嵌入)一、 什么是图嵌入(graph embedding)?二、优点三、方法1、节点嵌入方法2、图嵌入方法(整个图) 一、 什么是图嵌入(graph embedding)?图嵌入是一种将图数据(通常为高维稀疏的矩阵)映射为低微稠密向量的过程,如图。 图嵌入需要捕捉到图的拓扑结构,顶点与顶点的关系,以及其他的信息 (
Graph Embedding目前提到图算法一般指:经典数据结构与算法层面的:最小生成树(Prim,Kruskal,…),最短路(Dijkstra,Floyed,…),拓扑排序,关键路径等概率图模型,将条件概率表达为图结构,并进一步挖掘,典型的有条件随机场等图神经网络,主要包括Graph Embedding(基于随机游走)和Graph CNN(基于邻居汇聚)两部分。Graph Embedding
1)图的概念: simple graph: 无向图 连个点只有一条边相连 每条边都连接不同的点 regular graph:每个点,连接相同的其余点。即 complete graph:每个点连接其他的所有点 tree, forest:A tree is a connected graph with no cycles.A forest is a graph with no cycles (
转载 2023-06-21 15:21:03
147阅读
Python使用graphviz的完整解决方案 异常1:ExecutableNotFound: failed to execute [‘dot’, ‘-Tsvg’], make sure the Graphviz executables are on your systems 异常2:CalledProcessError: Command '[
上节我们提取了github中所有Python项目的信息 ,接下来就可以可视化了现在我们可以使用上节API调用获得的数据了,现在我们来可视化呈现GitHub上Python项目的受欢迎程度。我们创建一个交互式条形图: 条形的高度表示项目获得了多少颗星。单击条形将进入对应项目Github上的主页import requests import sys import pygal from pygal.styl
在看graph RNN源代码发现他用了这个库。1.1、Graph1.1.1、Graph的定义Graph是用点和线来刻画离散事物集合中的每对事物间以某种方式相联系的数学模型。网络作为图的一个重要领域,包含的概念与定义更多,如有向图网络(Directed Graphs and Networks)、无向图网络(Undirected)等概念。Graph在现实世界中随处可见,如交通运输图、旅游图、流程图等。
转载 2023-08-30 18:21:05
79阅读
      图结构(Graph)——算法学中最强大的框架之一。树结构只是图的一种特殊情况。如果我们可将自己的工作诠释成一个图问题的话,那么该问题至少已经接近解决方案了。而我们我们的问题实例可以用树结构(tree)来诠释,那么我们基本上已经拥有了一个真正有效的解决方案了。邻接表及加权邻接字典对于图结构的实现来说,最直观的方式之一就是使用邻接列表。
1.安装Graphviz在graphviz的官网(网址:http://www.graphviz.org/Download_windows.php),进行下载。下载之后,进行安装,在开始->所有程序中可以找到编辑页面。  找到安装路径,我安装的路径:E:\Program Files (x86)\Graphviz2.38将其中bin文件夹对应的路径添加到path环境变量中,也
转载 2023-06-15 13:21:42
521阅读
1 图的典型应用2 无向图2.1 术语表2.2 表示无向图的数据类型2.3 图的几种表示方法2.4 邻接表的数据结构2.5 深度优先搜索(DFS)2.6 广度优先搜索(BFS)2.7 连通分量2.8 无环图的判断2.9 二分图的判断3 有向图3.1 有向图术语3.2 有向图的数据类型3.3 标记-清除的垃圾收集3.4 寻找有向环3.5 有向图基于DFS搜索的顶点排序3.6 拓扑排序3.7 有向图的
原创 精选 2022-05-26 11:30:12
1237阅读
主要介绍了一下几点:  1矩阵分解的几种算法  2spark使用矩阵分解的几种方式,1ml 包中使用,2mllib包中的使用,其实有不调用包自己写的案列(可以去看看哈,就在example目录)  3使用ALS做推荐的一个比较详细的流程:1自迭代确定比较优的参数是,2使用参数训练模型,3使用模型推荐topn的物品给用户  4讲了怎么自迭代ALS算法参数,感觉这
转载 2024-08-25 13:00:48
59阅读
学习完了ftrace的function的基本功能,其作用主要是用来跟踪特定内核函数调用的频次,对于内核,特别是初学者,对于函数的调用关系不清晰,并且内核中有很多函数指针,会把我们弄的摸不着头脑,那么我们就需要分析内核函数的调用的子过程,即本函数调用了哪些子函数,处理的流程如何,那么我们就需要用到function_graph,本章主要是学习如下function_graph的使用方法function_
    HamaWhite 原创,转载请注明出处!欢迎大家增加Giraph 技术交流群 : 228591158    Graph coloring is the problem of assigning a color to each vertex of an undire
转载 2019-04-30 16:28:00
82阅读
2评论
创建简单的空图形(没有边和点)import networkx as nx g = nx.Graph(); h = nx.Graph( g); #可以在构建Graph对象时指定值来构造一个新的Graph对象 f = nx.Graph( [ (1,2),(2,3),(1,3)]); #可以在构建Graph对象时指定node关系的数组来构建Graph对象 根据定义,一个Graph就是一个所有no
转载 2024-03-05 14:07:23
61阅读
PyG异构图学习举个例子创建异构图Utility函数异构图Transformations创建异构图神经网络自动转换GNN模型使用异构卷积包装器部署现有的异构算子异构图采样参考资料 大量真实世界数据集存储为异构图,这促使Pytorch Geometric(PyG)中引入专门的功能。例如,推荐领域中的大多数图(如社交图)都是异构的,因为它们存储关于不同类型的实体及其不同类型的关系的信息。本文介绍如
介数反应节点在整个网络中的作用和影响力。本文介绍如何基于 Nebula Graph 图数据库实现 Betweenness Centrality 介数中心性的计算。
原创 2022-04-13 10:38:26
410阅读
# Python Flame Graph ## 引言 随着计算机软硬件的快速发展,软件系统变得越来越复杂。一旦出现性能问题,我们需要准确地定位到问题所在,以便进行优化。在性能优化中,适当的工具对于定位问题至关重要。本文将介绍一种用于定位性能问题的工具——Python Flame Graph,并通过代码示例详细说明其使用方法。 ## Python Flame Graph简介 Python F
原创 2023-10-04 11:02:40
262阅读
# 如何实现 Python NetworkX Graph ## 概述 在本文中,我将向你介绍如何在 Python 中使用 NetworkX 库来创建和操作图。NetworkX 是一个用于复杂网络分析的 Python 库,可以用来创建、操作和研究复杂网络结构。我们将通过以下步骤来完成这个任务,并且我会为每一步提供详细的代码示例和解释。 ## 步骤概览 首先,让我们通过以下表格来概括整个过程的步骤
原创 2024-05-09 05:59:43
42阅读
# Python 安装graphPython中,图是一种非常重要的数据结构,可以用来表示各种关系和网络结构。Python中有许多库可以用来操作和可视化图,其中最受欢迎的就是NetworkX库。在本文中,我们将介绍如何安装和使用NetworkX库,以及如何创建和操作图。 ## 安装NetworkX库 要安装NetworkX库,可以使用pip工具。在命令行中输入以下命令: ```markd
原创 2024-05-31 06:52:37
79阅读
# Python图形可视化:轻松绘制甘特图与状态图 在数据分析和项目管理的领域中,图形可视化是不可或缺的工具。Python作为一种强大的编程语言,提供了多种库与工具,可以轻松制作出各种类型的图表。本文将介绍如何使用Python绘制甘特图和状态图,并提供相应的代码示例。 ## 一、什么是甘特图? 甘特图是一种常用的项目管理工具,通过横条的形式展示项目的任务、时间及进度。通过甘特图,项目管理者可
原创 7月前
21阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5