安装Gensim，测试node2vec

最新推荐文章于 2024-04-15 17:20:00 发布
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#python #numpy #scipy #node2vec #gensim



0.pip install wheel
1.从网上下载与python27对应的 numpy-1.12.1+mkl-cp27-cp27m-win32.whl，用pip命令安装
2.pip install scipy
3.pip install gensim










常见问题：
1.ImportError: cannot import name NUMPY_MKL
   
  　在pip freeze命令查看到只安装了numpy而没有mkl。　Numpy+MKL is linked to the Intel® Math Kernel Library and includes 


required DLLs in the numpy.core directory.  于是下载重新安装numpy+mkl。




2.pipinstall numpy‑1.12.1+mkl‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl，错误提示：PermissionError:[Errno 13] Permission denied: 'd:\


\programfiles\\python\\python35\\Lib\\site-packages\\numpy\\core\\multiarray.cp35-win_amd64.pyd'。


 于是关掉IDLE，在d:\programfiles\python\python35\Lib\site-packages\ 删除numpy文件夹。再pipinstall 


numpy‑1.12.1+mkl‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl，成功。
《大数据： ZooKeeper znode节点结构特性》
yexiang优快云的专栏
10-27 306
一、ZooKeeper znode节点结构特性 在 zookeeper 中，可以说 zookeeper 中的所有存储的数据是由 znode 组成的，节点也称为 znode，并以 key/value 形式存储数据。 整体结构类似于 linux 文件系统的模式以树形结构存储。其中根路径以/开头 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 8] ls /zookeeper [quota] 1. Znode 树形图 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 3...
图神经网络实战（4）——基于Node2Vec改进嵌入质量
盼小辉丶的博客
03-07 5739
Node2Vec 是一种基于 DeepWalk 的架构，DeepWalk 主要由随机游走和 Word2Vec 两个组件构成，Node2Vec 通过改进随机游走的生成方式改进嵌入质量。在本节中，我们将学习这些改进以及如何为给定的图找到最佳参数，实现 Node2Vec 架构，并将其与在 Zachary's Karate Club 数据集上使用的 DeepWalk 进行比较，以理解两种架构之间的差异。
node2vec：node2vec算法的实现
02-04
Node2Vec node2vec算法Aditya Grover，Jure Leskovec和Vid Kocijan的Python3实现。 安装 pip install node2vec 用法 import networkx as nx from node2vec import Node2Vec # Create a graph graph = nx . fast_gnp_random_graph ( n = 100 , p = 0.5 ) # Precompute probabilities and generate walks - **ON WINDOWS ONLY WORKS
深度探索：机器学习中的Node2Vec算法（基于随机游走的网络节点嵌入算法）原理及其应用
qq_51320133的博客
04-15 3735
Node2Vec作为一种强大的网络节点嵌入算法，凭借其灵活的游走策略和高效的嵌入学习机制，成功地揭示了复杂网络中节点间的深层次关系。尽管存在参数敏感、计算成本高等挑战，但通过结合领域知识合理选择参数、利用分布式计算资源以及与其他技术（如图神经网络）融合，Node2Vec及其衍生方法在社交网络分析、生物信息学、推荐系统等领域展现出广阔的应用前景。未来研究可进一步探索动态网络的节点嵌入、多模态网络的统一表示以及嵌入向量的解释性提升等方面，推动网络表示学习技术的发展。
node2vec:使用数据集cora的node2vec的示例
03-26
node2vec 使用数据集cora的node2vec的示例
node2vec.pdf
05-05
Prediction tasks over nodes and edges in networks require careful effort in engineering features used by learning algorithms. Recent research in the broader field of representation learning has led to significant progress in automating prediction by learning the features themselves. However, present feature learning approaches are not expressive enough to capture the diversity of connectivity patterns observed in networks.
node2vec-master-python3_node2vec_blanketk2r_源码.rar
09-29
《Node2Vec：基于Python3的网络嵌入技术详解》 在现代数据科学领域，网络分析已经成为一个不可或缺的工具，特别是在社交网络、生物信息学、推荐系统等领域。Node2Vec是一种有效的网络嵌入方法，它将网络中的节点...
node2vec python_node2vec 安装失败经历
weixin_39794213的博客
12-03 1134
前言：我用python3.5安装node2vec，结果发现，程序有一些语法错误，我感觉node2vec支持python2.7这个版本，希望看到这个帖子的，不要再用3系列的python运行node2vec。因为我看了里面的代码，都是2系列的代码弄了半天，在github中突然发现有java版本的，直接用就是了。不用再这么麻烦配置环境了。Node2vec 安装与使用方法摘要：安装和运行node2vec需...
node2vec
qq_34438672的博客
07-01 301
转载：：：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_26917383/article/details/54406344
相似性推荐算法的新动向——node2vec关系网络特性提取
01-30
普通数据字段的特征提取大家做得很多，但为了扩大推荐算法的准确性，引入关系网络的特征提取是业界研究新动向，广泛应用于广告、SNS等领域。
node2vec源码
02-06
复杂网络的特征提取 将节点输入 获取特征向量 能更好的保存拓扑结构
PecanPy:node2vec的快速，并行化，内存高效和缓存优化的Python实现
05-02
PecanPy：Python中并行，高效且加速的node2vec 学习大型图中节点的低维表示（嵌入）是在大型生物网络上应用机器学习的关键。 Node2vec是使用最广泛的节点嵌入方法。 PecanPy是一种快速，并行，高效存储和缓存优化Python实现的 。 它使用高速缓存优化的紧凑图形数据结构和预计算/并行化功能，可为各种规模和密度的生物网络提供快速，高质量的节点嵌入。 以下是快速入门指南。 详细文档可。 此和基准的实现和优化均在Bioinformatics上发布的本进行了描述。 预印本中提供的基准测试结果可以使用随附的提供的测试脚本进行复制。 安装 使用以下命令从的最新代码安装： $ pip install pecanpy 以以下方式在开发模式下安装： $ git clone https://github.com/krishnanlab/pecanpy.git $ cd p
Node2Vec
01-25 1563
Node2Vec 论文名称：node2vec: Scalable Feature Learning for Networks 论文地址：https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/rfp0218-groverA.pdf Node2Vec是用于学习网络节点的连续特征表示。node2vec将节点映射为低维特征表示，最大化网络邻居节点的似然表示。定义一组弹性的邻居节点的概念，设计有偏的随机游走策略，学习探索各种各样的邻居表示。 1.FEATURE LEARNING FRAME
Node2Vec spark版本采样生成序列
qq_29444571的博客
07-23 499
最近对node2vec比较感兴趣，再有源码的加持，想在生产环境复现一把，在复现过程中，发现几处bug（**有向图的生成，边的起点和终点的拼接符号**），**本文予以修正**，涉及Alias采样方法也给出了参考，不明白的地方也做了注释，还愣着干啥，赶紧在copy到你那里吧
使用Gensim训练Word2vec模型
m0_37134868的博客
12-18 1016
【代码】使用Gensim训练Word2vec模型。
node2vec python_Node2vec和networkx
weixin_39804629的博客
02-08 662
我正在尝试在我创建的定向networkx网络上运行node2vec。网络如下所示：OutEdgeDataView([(7, 1, {'senderId': 7, 'weight': 273}), (7, 8, {'senderId': 7, 'weight': 319}), (7, 9, {'senderId': 7, 'weight': 137})....每个节点都有一个整数ID和一个连接一个节...
node2vec python_node2vec应用记录
weixin_39964528的博客
12-03 331
1.已有写好的python代码，可以直接下载调用，GitHub链接https://github.com/aditya-grover/node2vec/blob/master/requirements.txt2.代码是Python2版本，可以自己修改代码或者通过2to3.py将代码自动转换(转换方式：命令行下输入python 2to3.py -w 代码所在绝对路径)3.转换之后还有两个地方需要改动，...
【python】TensorFlow+Node2Vec环境搭建
Smallpiggg的博客
12-16 1118
【python】TensorFlow+Node2Vec环境搭建
Mac VSCode安装node2vec
最新发布
05-03
<think>好的，我现在需要帮助用户在Mac上使用VSCode安装和配置node2vec库。首先，我得确认用户的具体需求。node2vec是一个用于图嵌入的Python库，通常用于机器学习或数据科学项目。用户可能是在进行图相关的数据分析，需要安装这个库来生成节点表示。 接下来，我应该考虑安装的前提条件。用户使用的是Mac操作系统，所以需要确保他们的系统已经安装了Python和pip。通常，Mac自带了Python 2，但node2vec可能需要Python 3。因此，用户可能需要先安装Python 3，并确认pip3是否可用。另外，使用VSCode的话，可能需要配置Python环境，比如安装相关的扩展，如Python扩展包。 然后，安装node2vec库本身。用户可能直接使用pip install node2vec，但根据经验，这个库可能需要依赖项，比如gensim、numpy等。需要检查这些依赖是否会自动安装，或者是否需要手动安装。另外，有时候node2vec在安装过程中可能会遇到编译问题，特别是因为某些依赖需要C扩展，比如numpy或scipy。因此，用户可能需要安装Xcode命令行工具，以确保有编译环境。 接下来是配置VSCode的部分。用户需要确保在VSCode中选择了正确的Python解释器，可能需要通过命令面板选择Python: Select Interpreter来指定Python 3的路径。此外，为了代码风格统一，用户可能想配置格式化工具，比如使用Clang-Format插件，但根据引用[1]和[2]，Clang-Format主要用于C代码，而Python通常使用autopep8或black。不过用户提到Clang-Format是为了与Linux内核代码风格一致，但这里可能不需要，除非用户同时处理Python和C代码。因此可能需要指导用户安装Python的格式化工具。 然后，测试安装是否成功。建议用户创建一个测试脚本，导入node2vec，并尝试运行简单代码，比如加载一个图并进行嵌入。如果出现导入错误，可能需要检查Python环境是否正确，或者是否有权限问题，是否需要使用虚拟环境。 潜在问题可能包括权限问题，这时候建议使用虚拟环境，比如venv或conda，避免全局安装。另外，如果遇到编译错误，可能需要安装Xcode命令行工具，或者通过Homebrew安装所需的库，比如gcc或其他开发工具。 用户还可能遇到版本兼容性问题，比如Python 3.10以上是否支持node2vec，或者某些依赖库的版本冲突。需要建议用户查看node2vec的官方文档或GitHub页面，确认兼容的Python版本，必要时指定旧版本依赖。 最后，配置VSCode的代码风格，根据引用[2]提到的Linux内核编码风格，但可能不适用于Python，所以需要区分。如果用户确实需要统一风格，可能需要配置Python的格式化工具，如设置black为默认格式化程序，并调整设置符合PEP8标准。 总结步骤应该是：安装Python 3和pip，安装Xcode命令行工具，创建虚拟环境，安装node2vec及其依赖，配置VSCode的Python环境，测试安装，处理常见问题如权限或编译错误。</think>以下是在Mac系统中通过VSCode安装和配置node2vec库的完整指南： ### 一、环境准备 1. 安装Python 3 ```bash brew install python ``` 验证安装：$ python3 --version$ 2. 安装Xcode命令行工具（用于编译C扩展） ```bash xcode-select --install ``` ### 二、VSCode配置 1. 安装Python扩展 - 在VSCode扩展商店搜索安装"Python"（ID：ms-python.python） 2. 创建虚拟环境（推荐） ```bash python3 -m venv node2vec-env source node2vec-env/bin/activate ``` ### 三、安装node2vec 1. 通过pip安装核心库 ```bash pip install node2vec ``` 2. 安装依赖强化版（解决常见编译问题） ```bash pip install numpy cython # 先安装底层依赖 pip install gensim networkx # 安装必要库 ``` ### 四、验证安装 新建test.py文件： ```python from node2vec import Node2Vec import networkx as nx G = nx.path_graph(10) node2vec = Node2Vec(G, dimensions=64) model = node2vec.fit() print(model.wv[0]) # 应输出向量 ``` ### 五、常见问题解决 1. **权限问题**：在命令前加`sudo`，或使用虚拟环境 2. **模块缺失**：通过$ pip freeze$检查依赖树 3. **C扩展编译失败**：确保Xcode工具完整安装 ### 六、代码风格配置（可选） 虽然引用[2]提到Linux内核编码规范，但Python建议配置： 1. 安装Python格式化工具 ```bash pip install autopep8 ``` 2. VSCode设置中搜索"Formatting Provider"，选择autopep8 ### 七、进阶调试 在VSCode中使用调试功能： 1. 按F5启动调试 2. 添加断点查看向量生成过程 3. 使用Jupyter Notebook交互测试（需安装Jupyter扩展） [^1]: 关于VSCode环境配置参考了Clang-Format插件的安装方法 [^2]: 代码风格建议参考了Linux内核编码规范理念
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