GEM: 图嵌入方法的Python包

GEM: 图嵌入方法的Python包

GEM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/GEM

项目基础介绍和主要编程语言

GEM（Graph Embedding Methods）是一个专注于图嵌入技术的Python包。图嵌入技术旨在将图结构数据映射到低维向量空间，以便于后续的图分析任务，如可视化、聚类、分类和预测。GEM项目由Palash Goyal开发和维护，主要使用Python语言编写，并集成了C++后端以提高执行效率。

项目核心功能

GEM项目实现了多种先进的图嵌入技术，包括：

1. Laplacian Eigenmaps: 基于图的拉普拉斯矩阵的特征映射方法。
2. Locally Linear Embedding (LLE): 局部线性嵌入方法，保持局部邻域的线性关系。
3. Graph Factorization: 图因子分解方法，将图的邻接矩阵分解为低维表示。
4. Higher-Order Proximity preserved Embedding (HOPE): 高阶邻近性保持嵌入方法。
5. Structural Deep Network Embedding (SDNE): 结构深度网络嵌入方法，利用深度学习技术进行嵌入。
6. node2vec: 一种基于随机游走的图嵌入方法，能够捕捉图的结构和节点属性。

此外，GEM还提供了多种评估嵌入质量的功能，如图重建、链接预测、可视化和节点分类。

项目最近更新的功能

GEM项目最近更新的功能包括：

1. 动态图嵌入方法的更新: 项目团队提醒用户，GEM主要针对静态图嵌入方法，对于动态图嵌入方法，建议参考DynamicGEM。
2. Youtube动态图数据集的发布: 项目团队最近发布了YoutubeGraph-Dyn数据集，用于动态图嵌入的研究。
3. C++后端的集成: 为了提高执行效率，GEM集成了C++后端，并使用Boost库进行Python接口的封装。

通过这些更新，GEM项目不仅扩展了其应用范围，还提升了性能和效率，使其成为图嵌入领域的重要工具。

GEM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/GEM