LINE算法复现 图表示学习 基于line 算法的节点分类 聚类显示 完整代码+数据

最新推荐文章于 2025-11-07 22:12:25 发布
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分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： LINE算法 图表示学习 line 节点分类 聚类显示
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129627788
本文档提供了LINE算法的复现过程，包括图表示学习的方法，利用LINE进行节点分类和聚类显示的完整代码及数据。通过项目演示链接，读者可以查看详细运行结果，并在优快云文库找到LINE.rar资源。
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【Graph Embedding】LINE：算法学习笔记
bojubang1268的博客
11-16 1336
Large-scale Information Network Embedding（LINE）算法 1.网络结构 2.表达公式 3.优化技巧 4.存在问题 .参考博客
手绘电路图的节点和端点检测一个简化版的算法实现框架
论文数据分析辅导,；论文人工智能辅导 huazhongxiaosx
07-16 1003
基于论文描述，我将提供一个简化版的算法实现框架，用于手绘电路图的节点和端点检测，并整合生成电路原理图。以下代码结合了YOLOv5目标检测和传统图像处理技术，符合论文中提到的98.2% mAP和92%节点识别准确率的关键指标。
【Graph Embedding1】LINE：算法原理，实现和应用
better_zoe_chang的博客
11-21 1396
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56478167 一、简介 LINE也是一种基于邻域相似假设的方法，只不过与DeepWalk使用DFS构造邻域不同的是，LINE可以看作是一种使用BFS构造邻域的算法。此外，LINE还可以应用在带权图中(DeepWalk仅能用于无权图)。 之前还提到不同的graph embedding方法的一个主要区别是对图中顶点之间的相似度的定义不同，所以先看一下LINE对于相似度的定义。 二、算法原理 1. First-order proximity 1
LINE、SDNE和struc2vec图嵌入算法学习笔记
submarineas的博客
03-04 2039
真实世界的信息网络中，能观察到的直接链接仅占很小的比例，大部分链接都因观察不到而缺失。比如社交网络中，很多线下的关系链并没有百分之百同步到线上。如果顶点vvv和uuu的链接发生缺失，则其一阶邻近度为0，即使实际上它们关系非常密切。因此仅仅依靠一阶邻近度不足以描述网络的全局结构，我们需要寻找方法来解决这种因为大部分链接缺失导致的网络稀疏问题。一阶相似性网络中的一阶相似性是两个顶点之间的局部点对的相似度。对于有边uv(u,v)uv连接的每对顶点，该边的权重WuvW_{uv}Wuv​。
计算机视觉算法——基于深度学习的高精地图算法（HDMapNet / VectorMapNet / MapTR / VectorNet）
weixin_44580210的博客
01-19 7545
高精地图广泛应用于自动驾驶领域，传统的高精地图构建和使用算法通常是基于SLAM实现的，但是最近两年出现了很多基于深度学习的方法，例如HDMapNet、VectorMapNet和MapTR就介绍了如何通过NN直接利用感知信息构建矢量化的高精地图，而VectorNet介绍了如何使用NN直接对矢量化的高精地图信息进行编码，从而能高效地作为一路输入被系统所利用。下面HDMapNet为2021年发表的文章，原论文名为《HDMapNet: An Online HD Map Construction and Evalua
【2024年ICIC 】DDQN引导在线学习差分进化算法OLDE附Matlab代码性能实测
m0_57702748的博客
06-20 394
复杂优化问题的求解面临着搜索空间庞大、局部最优陷阱多等挑战，传统算法在适应性和效率上存在局限。本文提出融合深度强化学习的在线学习差分进化算法（OLDE），旨在高效攻克复杂优化难题。OLDE 借助双重深度 Q 网络（Double DQN）构建并维护神经网络模型，动态选择参数自适应策略，智能调控种群变异与交叉操作；通过实时采集搜索历史数据训练模型，实现持续学习与策略优化；同时设计长期策略削减计算成本，利用自适应优化算子强化全局与局部搜索能力。
【路由协议】融合边缘计算与灰狼 粒子群优化算法的车联网混合聚类路由协议附Matlab代码
m0_60703264的博客
07-07 981
车联网（Internet of Vehicles，IoV）凭借动态的网络拓扑、独特的车辆移动模式、波动的节点密度与速度，成为快速崛起的技术范式。然而，为这类网络设计高效的路由算法仍是一项严峻挑战。在车载自组织网络（VANETs）中，路侧单元（RSUs）作为部署于道路及路口的边缘计算设备，为路由提供支持。受生物启发的优化算法适应性强、参数并行度高，非常适合应用于该领域，同时车辆聚类也有助于降低网络管理的复杂性。一、EC-GWO 协议设计。
【无人船控制】基于LOS导航算法PID控制直线USV路径跟踪附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
07-15 296
无人水面船（Unmanned Surface Vehicle, USV）作为海洋监测、水上救援、港口安防等领域的核心装备，其路径跟踪精度直接决定任务执行效率与安全性。在复杂水域环境中，USV 需克服风、浪、流等外部扰动，精准跟踪预设直线路径（如航道、巡逻航线）。本文聚焦LOS（Line of Sight，视线）导航算法与 PID 控制的融合方案，深入解析其在 USV 直线路径跟踪中的协同机制，通过实验验证与工程案例，展现该技术在提升跟踪精度与抗干扰能力上的优势。USV 直线路径跟踪的核心需求与技术挑战。
【车联网】一种融合边缘计算与生物启发式灰狼优化算法的车联网混合聚类路由协议附Matlab代码
m0_60703264的博客
11-07 739
车联网（Internet of Vehicles, IoV）是一个快速兴起的技术范式，其核心特征包括动态网络拓扑、特定车辆移动模式、节点密度与速度的动态波动。为这类网络设计高效的路由算法仍是一项关键挑战。在车载自组织网络（VANETs）中，路侧单元（RSU）是部署在道路沿线及交叉路口的边缘计算设备，为路由提供支持。生物启发式优化算法具有极强的适应性、参数并发性高的特点，非常适合应用于该领域。车辆聚类同样能够降低网络管理的复杂度。
基于NLPCA与SOM的降雨数据聚类分析
标题“matlab描绘三维函数代码-NLPCA-SOM:使用自组织地图通过非线性主成分分析进行聚类-哥伦比亚西南部的降雨”和描述中所涉及的知识点，涵盖了多个跨学科领域的核心技术，包括气象数据分析、非线性降维方法、神经...
网络表示学习与图嵌入经典论文及工具包综述
它封装了上述所有主流算法（DeepWalk、LINE、node2vec、GraRep、TADW、GCN等），支持标准化的数据输入格式、训练流程与性能评测指标（如节点分类准确率、链接预测AUC值等），极大地方便了研究人员快速复现实验结果并...
技术总结：图算法、开源工具及其在工业界的应用场景概述
lhy2014的博客
09-21 2840
知识图谱本质上是一种图结构，在图内部数据规模大且质量高、外部算力足够的情况下，充分利用好图算法，能够最大程度地发挥出其数据价值。实际上，图（Graph）是一个常见的数据结构，现实世界中有很多很多任务可以抽象成图问题，比如社交网络，蛋白体结构，交通路网数据，以及很火的知识图谱等，甚至规则网络结构数据（如图像，视频等）也是图数据的一种特殊形式。而随着数据多样性的发展，图计算已经成为业界的一个重要的研究方向，其中图神经网络广泛应用于图的表征学习，与传统的图学习相比，既能学习图网络的拓扑结构，也能聚合邻居特征...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
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DeepSeek+7大场景+50大案例+全套提示词
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机器学习领域聚类算法数据集分析与应用
资源摘要信息:"聚类算法常用数据集包含了人工生成的二维数据集和从UCI机器学习库中获取的真实数据集，适用于进行聚类和分类算法的研究和实验。人工二维数据集共计6个，每个数据集都包含一个数据文件（xxx.txt）和一...
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