Questions tagged «graphs»

什么是用于可视化（绘制顶点和边）具有1000000个顶点的图的最佳工具？图中大约有50000条边。而且我可以计算单个顶点和边的位置。 我正在考虑编写一个程序来生成svg。还有其他建议吗？

17 visualization  graphs 

我正在从事与社会关系挖掘有关的数据科学项目，需要将数据存储在某些图形数据库中。最初，我选择Neo4j作为数据库。但是它接缝了Neo4j的伸缩性不好。我发现的替代方法是Titan和oriebtDB。我走过了这这三个数据库的比较，但我想获得这些数据库的更多细节。所以有人可以帮助我选择最好的人吗？我主要想比较这些数据库的性能，可扩展性，可用的在线文档/教程，Python库支持，查询语言复杂性和图算法支持。还有其他好的数据库选项吗？

13 data-mining  graphs  databases  social-network-analysis 

我最近遇到了图嵌入，例如DeepWalk和LINE。但是，我仍然不清楚，因为图形嵌入是什么意思以及何时使用它（应用程序）？欢迎任何建议！

13 graphs 

作为研究的一部分，我对在图形上执行标签传播感兴趣。我对这两种方法特别感兴趣： 朱小金和邹斌·格哈拉玛尼。通过标签传播从标记和未标记的数据中学习。卡内基梅隆大学技术报告CMU-CALD-02-107，2002年http://pages.cs.wisc.edu/~jerryzhu/pub/CMU-CALD-02-107.pdf Dengyong Zhou，Olivier Bousquet，Thomas Navin Lal，Jason Weston，Bernhard Schoelkopf。在本地和全球范围内进行学习（2004）http://citeseer.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.115.3219 我看到scikit-learn提供了一个做到这一点的模型。但是，该模型应该应用于矢量结构化数据（即数据点）。 该模型使用内核从数据点构建亲和度矩阵，然后在所构建的矩阵上运行算法。我希望能够直接输入图的邻接矩阵来代替相似矩阵。 关于如何实现这一点的任何想法？还是您知道任何Python库都可以直接针对上述两种方法在图结构化数据上运行标签传播？ 在此先感谢您的帮助！

11 scikit-learn  graphs 

问题的一般描述 我有一个图形，其中某些顶点被标记为具有3或4个可能值的类型。对于其他顶点，类型是未知的。我的目标是使用图形来预测未标记顶点的类型。 可能的框架 根据我对文献的阅读，我怀疑这符合标签传播问题的一般框架（例如，请参见本文和本文） 经常被提到的另一种方法是Frequent Subgraph Mining，它包括算法，如SUBDUE，SLEUTH，和gSpan。 发现于R 我设法找到的唯一标签传播实现R是label.propagation.community()在igraph库中。但是，顾名思义，它主要用于查找社区，而不是用于对未标记的顶点进行分类。 似乎也有几个对subgraphMining库的引用（例如，在这里），但是CRAN似乎缺少它。 题 您是否了解所描述任务的库或框架？

10 classification  r  graphs 

有一些用于机器学习分类/回归任务的经典数据集。最受欢迎的是： 鸢尾花数据集 ; 泰坦尼克号数据集 ; 潮流汽车 ; 等等 但是，有人知道类似的数据集用于网络分析/图论吗？更具体-我正在寻找用于比较/评估/学习的Gold标准数据集： 集中度措施； 网络聚类算法。 我不需要大量可公开获得的网络/图表，但是需要几个实际上必须知道的数据集。 编辑： 为“黄金标准数据集”提供确切的功能非常困难，但是这里有一些想法。我认为，真正的经典数据集应满足以下条件： 文章和教科书中有多个参考文献； 包含在著名的网络分析软件包中； 足够的生存时间； 在许多有关图形分析的课程中的用法。 关于我的兴趣领域，我还需要标记顶点的类和/或预先计算（或预定义）的“权限分数”（即中心度估计值）。问完这个问题后，我继续搜索，下面是一些合适的示例： Zachary的空手道俱乐部：成立于1977年，被引用超过1.5k次（根据Google Scholar），顶点具有Faction属性（可用于聚类）。 鄂尔多斯协作网络：不幸的是，我还没有以数据文件的形式找到这个网络，但是它很有名，如果有人用数学家的专业数据丰富网络，它也可以用于测试聚类算法。

10 dataset  graphs