网络图的邻接矩阵
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结合三维矩阵体的动态网络数据可视化
动态网络(Dynamic networks)数据与动态图(Dynamic Graph)数据一直以为都比较复杂,随着数据量的不断增大,为动态网络的分析与可视化带来了极大的挑战。另一方面,动态网络数据常常带有时间信息,而现有的时空高维数据可视化方法都有各种缺点,
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邻接图的深度广度优先遍历
邻接图的优点就是,现用现申请,空间存储很灵活,并且需要的空间也很小。我们在做复杂网络时,通常也是用这种方法。缺点是不适合并行化,因为cuda只支持连续地址空间的拷贝。 数据结构 主要包括,边节点和顶点节点 typedef struct edgeNode{ i
青夜之衫
7年前
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认知推理:从图表示学习和图神经网络的最新理论看AI的未来
云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 近年来,图表示学习(Graph Embedding)和图神经网络(Graph Neural Network, GNN)成为网络数据分析与应用的热点研究问题,
云栖号资讯小哥
4年前
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一文概览图卷积网络基本结构和最新进展(附视频&代码)
本文介绍了图卷积网络的基本结构和最新的研究进展,并指出了当前模型的优缺点。通过对半监督学习应用 GCN 证明三层 GCN 模型不需要节点的任何特征描述就可以对只有一个标签实例的类进行线性分离。 GitHub 链接:https://github.com/tkip
技术小能手
7年前
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用js来实现那些数据结构15(图01)
其实在上一篇介绍树结构的时候,已经有了一些算法的相关内容介入。而在图这种数据结构下,会有更多有关图的算法,比如广度优先搜索,深度优先搜索最短路径算法等等。这是我们要介绍的最后一个数据结构。同时也是本系列最为复杂的一个。那么我们先来简单介绍一下,什么是图?
zaking
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算法系列15天速成——第十四天 图【上】
今天来分享一下图,这是一种比较复杂的非线性数据结构,之所以复杂是因为他们的数据元素之间的关系是任意的,而不像树那样 被几个性质定理框住了,元素之间的关系还是比较明显的,图的使用范围很广的,比如网络爬虫,求最短路径等等,不过大家也不要胆怯, 越是复杂的东西越能体
xumaojun
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图嵌入综述 (arxiv 1709.07604) 译文 4.1 ~ 4.2
原文:A Comprehensive Survey of Graph Embedding: Problems, Techniques and Applications (arxiv 1709.07604) 译
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流形学习概述
数据降维问题 在很多应用中,数据的维数会很高。以图像数据为例,我们要识别32x32的手写数字图像,如果将像素按行或者列拼接起来形成向量,这个向量的维数是1024。高维的数据不仅给机器学习算法带来挑战,而且导致计算量大,此外还会面临维数灾难的问题(这一问题可以直
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