PyRWR 项目教程

PyRWR 项目教程

pyrwrPython Implementation for Random Walk with Restart (RWR)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyrwr

1、项目介绍

PyRWR 是一个 Python 实现的随机游走重启（Random Walk with Restart, RWR）算法库。RWR 是一种著名的链接分析算法，用于测量任意类型图（网络）中节点之间的接近度。其典型应用包括图中的个性化节点排序、推荐（例如“你可能认识的人”）和异常检测等。

2、项目快速启动

安装

首先，克隆项目仓库并安装所需的依赖：

git clone https://github.com/jinhongjung/pyrwr.git
cd pyrwr
pip3 install -r requirements.txt
python3 setup.py install

使用示例

以下是一个简单的使用示例，展示如何导入 pyrwr 并计算 RWR 查询：

from pyrwr.rwr import RWR

# 初始化 RWR 对象
rwr = RWR()

# 读取图数据
rwr.read_graph('data/directed/sample.tsv', 'directed')

# 计算 RWR 分数
r = rwr.compute(seed=10982, c=0.15, epsilon=1e-6, max_iters=100)

print(r)

3、应用案例和最佳实践

应用案例

• 个性化节点排序：在社交网络中，使用 RWR 算法可以推荐你可能认识的人。
• 异常检测：在金融网络中，RWR 可以帮助识别异常交易模式。

最佳实践

• 选择合适的重启概率：重启概率 c 的值通常设置在 0.1 到 0.2 之间，具体值取决于具体应用场景。
• 调整收敛阈值：通过调整 epsilon 和 max_iters 参数，可以控制算法的收敛速度和精度。

4、典型生态项目

• NetworkX：一个用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动态和功能的 Python 库。
• PyTorch：一个开源的机器学习库，提供了强大的 GPU 加速支持，适用于大规模图计算。

通过结合这些生态项目，可以进一步扩展 PyRWR 的功能和应用范围。

pyrwrPython Implementation for Random Walk with Restart (RWR)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyrwr