分类目录归档:Python图机器学习

图特征工程_Python实现

前置知识: 特征工程_图

依赖环境:networkx

数据和环境准备:

import networkx as nx

G = nx.karate_club_graph()
# 空手道俱乐部 34 名成员的社交网络

图的平均度

def average_degree(num_edges, num_nodes):
    avg_degree = 2*num_edges/num_nodes
    avg_degree = int(round(avg_degree))
    return avg_degree

num_edges 

Read more

PyG-图神经网络构建

PyG (PyTorch Geometric),基于 PyTorch 编写和训练图神经网络 (GNN)

  • 集成了各种针对图或其他不规则结构的深度学习方法
  • 包括易用小批量加载器,可在许多小型和单个巨型图上运行
  • 多 GP​​U 支持,torch.compile 支持,DataPipe 支持
  • 内置大量基准数据集、支持神经网络的

Read more

NetworkX-复杂网络分析

NetworkX 是一个 Python 包,常用于创建、操作和挖掘图/复杂网络

  • 支持以标准和非标准数据格式加载和存储网络
  • 生成多种类型的随机和经典网络;网络可视化
  • 分析网络结构、构建网络模型、设计新的网络算法

官方文档

本教程默认使用 NetworkX=3.2.1

1 图的基本操作

1.1 图的创建与类型

G = nx.Gr

Read more