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图的无监督学习的开源Python框架(面向API)(CS LG)

我们向空手道俱乐部提出了一种结合了30多种最新的图挖掘算法的Python框架,这个框架可以解决无监督机器学习任务。该包的主要目标是使社区发现、节点和图嵌入可供广大机器学习研究人员和实践者使用。我们设计空手道俱乐部的重点是应用程序接口的一致性、可伸缩性、易用性、明智的开箱即用模型行为、标准化数据集接收以及产出。本文结合实例讨论了该框架的设计原则,通过展示空手道俱乐部在现实生活中的一系列聚类问题、分类任务和能够表明其速度方面竞争力的证据,来证明空手道俱乐部在学习绩效方面的效率。

原文题目:An API Oriented Open-source Python Framework for Unsupervised Learning on Graphs

原文:We present Karate Club a Python framework combining more than 30 state-of-the-art graph mining algorithms which can solve unsupervised machine learning tasks. The primary goal of the package is to make community detection, node and whole graph embedding available to a wide audience of machine learning researchers and practitioners. We designed Karate Club with an emphasis on a consistent application interface, scalability, ease of use, sensible out of the box model behaviour, standardized dataset ingestion, and output generation. This paper discusses the design principles behind this framework with practical examples. We show Karate Club's efficiency with respect to learning performance on a wide range of real world clustering problems, classification tasks and support evidence with regards to its competitive speed.

原文作者:Benedek Rozemberczki, Oliver Kiss, Rik Sarkar

原文链接:https://arxiv.org/abs/2003.04819

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