MUSAE 项目使用教程

MUSAE 项目使用教程

MUSAE The reference implementation of "Multi-scale Attributed Node Embedding". (Journal of Complex Networks 2021) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MUSAE

1. 项目介绍

MUSAE（Multi-scale Attributed Node Embedding）是一个用于多尺度属性节点嵌入的参考实现。该项目由 Benedek Rozemberczki、Carl Allen 和 Rik Sarkar 在 2021 年的《Journal of Complex Networks》期刊上发表。MUSAE 算法通过捕捉节点在不同尺度邻域中的属性分布信息，提供了一种有效的网络嵌入方法。该方法在社交网络、网页和引文网络数据集上表现出色，具有较高的计算效率和鲁棒性。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你的 Python 环境满足以下要求：

• Python 3.5.2 或更高版本
• 安装所需的依赖包：

pip install networkx==2.4 tqdm==4.28.1 numpy==1.15.4 pandas==0.23.4 texttable==1.5.0 scipy==1.1.0 argparse==1.1.0 gensim==3.6.0

2.2 下载项目

从 GitHub 下载 MUSAE 项目：

git clone https://github.com/benedekrozemberczki/MUSAE.git
cd MUSAE

2.3 运行示例

以下是一个简单的示例，展示如何训练一个 MUSAE 模型：

python src/main.py --epochs 10 --dimensions 32

该命令将训练一个 MUSAE 模型，训练轮数为 10 轮，嵌入维度为 32 维。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 社交网络分析

MUSAE 可以用于社交网络中的节点嵌入，帮助识别具有相似属性的节点。例如，在 Twitter 或 Facebook 等社交平台上，可以使用 MUSAE 来分析用户之间的关系和属性，从而进行用户分群或推荐系统的设计。

3.2 引文网络分析

在学术引文网络中，MUSAE 可以帮助识别具有相似研究主题的论文。通过分析论文的引用关系和属性，可以构建一个高质量的论文推荐系统，帮助研究人员发现相关领域的最新研究成果。

3.3 网页推荐系统

在网页推荐系统中，MUSAE 可以用于分析网页之间的链接关系和属性，从而为用户推荐相关网页。这种方法在电子商务网站和新闻门户网站中尤为有效。

4. 典型生态项目

4.1 Karate Club

Karate Club 是一个用于网络嵌入和图神经网络的开源 Python 库，包含了多种网络嵌入算法，包括 MUSAE。Karate Club 提供了简单易用的 API，方便用户快速上手和实验不同的网络嵌入方法。

4.2 SNAP (Stanford Network Analysis Project)

SNAP 是一个用于大规模网络分析的 Python 库，提供了丰富的网络数据集和分析工具。MUSAE 的实验数据集可以从 SNAP 获取，用户可以使用这些数据集进行模型训练和验证。

4.3 Gensim

Gensim 是一个用于主题建模和文档相似性分析的 Python 库，支持多种词向量和文档向量模型。MUSAE 的实现中使用了 Gensim 的 Doc2Vec 模型作为基础模型，用户可以结合 Gensim 进行更复杂的文本和网络嵌入任务。

通过以上模块的介绍，用户可以快速了解 MUSAE 项目的核心功能和应用场景，并能够基于提供的代码示例进行快速启动和实验。

MUSAE The reference implementation of "Multi-scale Attributed Node Embedding". (Journal of Complex Networks 2021) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MUSAE