Struc2vec 算法复现 基于 struc2vec 节点分类聚类实战 完整代码+数据

最新推荐文章于 2024-08-20 09:06:42 发布
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分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： Struc2vec struc2vec 节点分类 节点分类聚类
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129627629
本文介绍了Struc2vec算法的复现过程，通过实际案例展示了如何使用Struc2vec进行节点分类和聚类。提供了完整的代码和数据资源，读者可以参考链接在B站上的项目演示进行学习。
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【深度学习&图神经网络】Node2Vec +GAT 完成 节点分类任务（含代码） | 附：其它生成节点特征向量的算法：DeepWalk、LINE（具体实现细节）、SDNE、MMDW
追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光
08-14 1742
本篇主要介绍 Node2Vec+GAT 实现节点分类任务。主要分为两大步，其一是通过Node2Vec生成节点特征向量，其二是接上GAT，再去完成节点分类任务。并且在目录一中，针对图神经网络中的其他生成节点特征向量的方法，给出了它们较为详细地算法描述。
图嵌入Graph embedding学习笔记
weixin_45928096的博客
07-04 4008
将图的节点或边映射到一个低维的向量空间，即**将海量、高维、异构、复杂和动态的数据表示为统一、低维、稠密的向量**，用以保存图的结构和性质，旨在实现节点分类与聚类、链接预测、图的重构和可视化 等，提供一种具有更低计算复杂度的方法。 包括**节点、边、子图、全图**基于**手工构造特征、矩阵分解、随机游走、图神经网络**的图嵌入方法。 1.DeepWalk 采用随机游走形成序列，采用skip-gram方法生成节点embedding。 2.node2vec 采用不同的随机游走策略形成序列，类似skip-gram
暑期项目实训7.14 论文复现
JimMoriarty的博客
07-14 211
to be done
Struct2vec
我爱写报告的博客
01-25 4917
研究内容 针对代码数值特征转化为图嵌入的方法研究 图嵌入是近期新兴的对图进行表示的方法。程序控制流图和调用图的本质都是图，因此可以利用图嵌入方法将控制流图和调用图转换为能够表征其属性的定长向量，然后利用这种定长向量进行相似程序的挖掘或漏洞分类。 利用图嵌入方法处理程序控制流图的基本思想如下：对一个控制流图中的每个基本块抽取函数调用个数，指令数等数值特征，组成定长的特征向量；遍历控制流图，将从其他基...
struc2vec实战
发呆的比目鱼的博客
05-14 577
struc2vec实战
【网络表示学习】struc2vec
zjwreal
06-05 5299
名称：struc2vec: Learning Node Representations from Structural Identity 作者：Leonardo F. R. Ribeiro, Pedro H. P. Saverese, Daniel R. Figueiredo 来源：KDD 2017 源码：https://github.com/leoribeiro/struc2vec 传统的g...
论文分享 -- >Graph Embedding -- >struc2vec
村头陶员外的博客
03-22 1149
博客内容将首发在微信公众号"跟我一起读论文啦啦"，上面会定期分享机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理等高质量论文，欢迎关注！ 本次要总结和分享的论文是struc2vec，参考的代码code，不同于以往根据顶点在图中位置以及与其他顶点距离关系来学习顶点的表示，本论文提出的一种独立于顶点位置，属性的方法来捕捉顶点的stronger notions of structural identity，...
节点聚类分析：DeepWalk + K-means
KI的博客
12-19 5267
节点聚类分析：DeepWalk + K-means
论文阅读|struc2vec: Learning Node Representations from Structural Identity
像写诗一样优雅地写代码~
09-06 1651
论文阅读|struc2vec: Learning Node Representations from Structural Identity 文章目录论文阅读|struc2vec: Learning Node Representations from Structural IdentityAbstractIntroductionRelated WorkStrcu2vecMeasuring structural similarityConstructing the context graphGeneratin
graph2vec：“ graph2vec：学习图的分布式表示形式”的并行实现（MLGWorkshop 2017）
02-03
我们在一些基准数据和大型现实数据集上的实验表明，graph2vec相对于子结构表示学习方法在分类和聚类准确性方面取得了显着改善，并且与最新的图形内核具有竞争优势。 该模型现在也可在包中找到。 该存储库提供了...
struc2vestruc2vestruc2vestruc2ve
03-17
图嵌入是数据挖掘和机器学习领域的一个重要概念，主要目的是将图结构的数据转换为低维向量表示，以便于在向量空间中进行各种计算，如相似度计算、分类、聚类等。常见的图嵌入方法有DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE、...
struct 2(一) 之基本原理
04-05
struct练习源码 博文链接：https://lcy0202.iteye.com/blog/1518556
复杂网络各节点聚类系数和网络平均聚类系数
12-16
可以计算网络中各节点的聚类系数和网络的平均聚类系数
【Graph Embedding】Struc2Vec：算法原理，实现和应用
浅梦的学习笔记
02-14 1万+
前面介绍过DeepWalk,LINE,Node2Vec,SDNE几个graph embedding方法。这些方法都是基于近邻相似的假设的。其中DeepWalk,Node2Vec通过随机游走在图中采样顶点序列来构造顶点的近邻集合。LINE显式的构造邻接点对和顶点的距离为1的近邻集合。SDNE使用邻接矩阵描述顶点的近邻结构。 事实上，在一些场景中，两个不是近邻的顶点也可能拥有很高的相似性，对于这类相似性，上述方法是无法捕捉到的。Struc2Vec就是针对这类场景提出的。Struc2Vec的论文发表在201
Struc2vec 项目使用教程
最新发布
gitblog_01040的博客
08-20 409
Struc2vec 项目使用教程 1. 项目的目录结构及介绍 Struc2vec 项目的目录结构如下： struc2vec/ ├── graph/ │ └── (存放图数据的文件夹) ├── pickles/ │ └── (存放序列化数据的文件夹) ├── src/ │ ├── main.py │ ├── graph_utils.py │ ├── (其他源代码文件) │ └...
2017 KDD | struc2vec: Learning Node Representations from Structural Identity
发呆的比目鱼的博客
05-14 412
2017 KDD | struc2vec: Learning Node Representations from Structural Identity
推荐系统初学者系列（8）-- Graph Embedding（网络嵌入表示）做Top-K推荐
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私人天地
06-29 1万+
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struc2vec算法解析
SXxtyz的博客
05-17 613
转载自链接
GraphEmbedding的一些算法总结
Andre_Jan的博客
03-16 1719
介绍了包括DeepWalk，Node2vec，LINE,Struct2vec，SDNE五种基础GraphEmbedding，并对其进行总结
探索图形嵌入技术：struc2vestruc2ve深入解析
资源摘要信息: "struc2vestruc2vestruc2vestruc2ve" 由于提供的文件信息中，标题、描述和标签都是重复的单词“struc2vestruc2vestruc2vestruc2ve”，并且压缩包文件名称列表中的具体文件内容没有给出详细描述，因此...
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