在无向图中，如果任意两个顶点之间都存在边，则称该图为无向完全图。含有n个顶点的无向图有n(n-1)/2条边。
今天为大家介绍的是剑桥大学CaoXiao等人发表在Bioinformatics上的文章“SumGNN: 基于高效知识图总结的多类型药物相互作用预测”。由于药物-药物相互作用(DDI)数据集和大型生物医学知识图(KGs)的不断增加，使用机器学习模型准确检测不良的DDI成为可能。然而，如何有效地利用生物医学大噪声KGs进行DDI检测仍是一个有待解决的问题。此外，以往的研究多集中于二值DDI预测，而多型DDI的药理作用预测更有意义，但任务更艰巨。为了填补空白，作者提出了一种新的方法SumGNN: 知识摘要图神经网络。这个网络是通过子图提取模块实现的，该子图提取模块可以有效地锚定KG中的相关子图，从而在子图中生成推理路径，以及多通道知识和数据集成模块，该模块利用大量外部生物医学知识，显著改善了多类型DDI的预测。SumGNN比最佳模型的性能高出5.54%，在低数据关系类型中性能提高尤其显著。此外，SumGNN通过为每个预测生成的推理路径提供可解释的预测。
现在我们了解了子图，也知道子图的重要性是可以衡量的。如此我们可以继续引入模块（motifs）的概念。
今天为大家介绍的是美国研究组合作发表在Bioinformatics上的一篇文章“SumGNN: multi-typed drug interaction prediction via efficientknowledge graph summarization”。在这项工作中，作者整合了DDI信息以及生物医学KG数据，并提出了有效的聚合机制以进行DDI预测。实验结果表明，该模型具有良好的预测性能。
第二篇:逻辑与图论 1:什么是命题? 说起什么是命题,命题是一个能够判断真假的语句,一般可以用一个大写的字母表示为一个命题.举个例子: A:3是奇数 B:铜是金属 C:1+4=2 结果很显然易见,命题
图是非线性数据结构，是一种较线性结构和树结构更为复杂的数据结构，在图结构中数据元素之间的关系可以是任意的，图中任意两个数据元素之间都可能相关。
连通图：无向图G中，若从顶点i到顶点j有路径相连，则称i,j是连通的；如果G是有向图，那么连接i和j的路径中所有的边都必须同向；如果图中任意两点之间都是连通的，那么图被称作连通图。
随着学习的深入，我们的知识也在不断的扩展丰富。树结构有没有让大家蒙圈呢？相信我，学完图以后你就会觉得二叉树简直是简单得没法说了。其实我们说所的树，也是图的一种特殊形式。
前面已经讲了 "一对一" 的线性存储结构、"一对多"的树结构 ， 现在介绍 "多对多" 的图结构
相关视频——https://www.bilibili.com/video/BV1jW411K7yg?p=55 相关书籍——《大话数据结构》 图按照有无方向分为无向图和有向图。 无向图由定点和边构
图可以被看作一个群，记号为G=(V, E)。图的顶点（vertex）之间的二元关系可以看成是E中的元素，也就是图里的边（edge）。图的边是否有序则分为有序图和无序图。 在无序图中，简单图（simple graph）被定义作：没有两条边是连着相同顶点的。而如果有这样的边（称为multiple edge），那么这个图就应被称为multigraph。图里的环（loop）即为字面意义，指向自身。在这里定义pseudograph：允许环和多重边存在的图即为pseudograph。
图G是由集合V和E组成，记成 G =（V，E）。其中：V为顶点集，不可为空；E为边集，可为空。边是顶点的有序对或无序对，它反映了两顶点之间的关系。
图是由若干给定的顶点及连接两顶点的边所构成的图形，这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。顶点用于代表事物，连接两顶点的边则用于表示两个事物间具有这种关系。
1.1 图（Graph）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成。 1.2 通常表示为G（V,E） ，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。 1.3 线性表中把数据元素叫元素，树中将数据元素叫结点，在图中数据元素叫做顶点。 1.4 在线性表中可以没有数据元素，称为空表。 树中可以没有结点，称之为空树。 但是在图中不能没有顶点。这在定义中也有体现：V是顶点的有穷非空集合。 1.5 在线性表中相邻的数据元素之间具有线性关系。 在树的结构中，相邻两层的结点具有层次关系。 在图中，任意两个顶点之间都有可能有关系，顶点之间的逻辑关系用边来表示，边集可以是空集。
连通图:在无向图G中，若对任何两个顶点 v、u 都存在从v 到 u 的路径，则称G是连通图。
基本概念 图(Graph)：图(Graph)是一种比线性表和树更为复杂的数据结构。 图结构：是研究数据元素之间的多对多的关系。在这种结构中，任意两个元素之间可能存在关系。即结点之间的关系可以是任意的，图中任意元素之间都可能相关。 图G由两个集合V(顶点Vertex)和E(边Edge)组成，定义为G=(V，E) 线性结构：是研究数据元素之间的一对一关系。在这种结构中，除第一个和最后一个元素外，任何一个元素都有唯一的一个直接前驱和直接后继。 树结构：是研究数据元素之间的一对多的关系。在这种结构中
本文介绍社群发现算法在关联图谱中的应用。社群发现算法是图算法中的一种，图算法是图分析的工具之一。
一（基本概念） 1.图的定义：图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G(V,E)，其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。 2.与线性表、树的比较： （1）线性表中我们把数据元素叫元素，树中将数据元素叫结点，在图中数据元素，我们则称之为顶点。 （2）线性表中可以没有数据元素，称为空表。树中可以没有结点，叫做空树。在图结构中，不允许没有顶点。 （3）线性表中，相邻的数据元素之间具有线性关系，树结构中，相邻两层的结点具有层次关系，而图中，任意两个顶点之间都可能有关系
顶点和边：图中结点称为顶点，第 i 个顶点记作 vi。两个顶点 vi 和 vj 相关联称作顶点 vi 和顶点 vj 之间有一条边，图中的第 k 条边记作 ek，ek = (vi，vj) 或 <vi，vj>。
本文介绍了图的定义和术语，包括顶点、边、无向图、有向图、稀疏图、稠密图、完全图、简单图、生成树、有向树、连通图、强连通图、子图、连通分量和生成森林等概念。
图是一种比线性表和树更为复杂的数据结构。在线性表中，数据元素之间仅有线性关系，每个数据元素只有一个直接前驱和一个直接后继；在树形结构中，数据元素之间有着明显的层次关系，并且每一层中的数据元素可能和下一层中的多个元素（即其孩子结点）相关，但只能和上一层中一个元素（即其双亲结点）相关； 而在图结构中，结点之间的关系可以是任意的，图中任意两个数据元素之间都可能相关。
无论是有向图还是无向图，主要的存储方式都有两种：邻接矩阵和邻接表。前者图的数据顺序存储结构，后者属于图的链接存储结构。
2、在线性表中，数据元素之间仅有线性关系，每个数据元素只有一个直接前驱和一个直接后继。
图的表示：G=(V,E), V=(v|v为图中的顶点)， E=(e|e为图中的边)
在理解有向图和强连通分量前必须理解与其对应的两个概念，连通图（无向图）和连通分量。
按照右手原则，每次选择上一顶点的最右边的下一顶点，走过一个顶点标记一个顶点，不能走被标记过的顶点，一条路走到黑，直到无路可走，然后回溯。 这个就是先走到最大深度，不能再深入后，再返回到有支路可走的顶点继续深入到最下面。
由于事物之间普遍联系的哲学原理，网络结构无处不在。例如，微信用户之间的好友关系形成社群网络，科学论文间的相互引用关系形成文献网络，城市之间的道路连接形成交通网络 …… 可以说，万事万物都处在一个复杂网络当中。马克思·韦伯也说：人是悬挂在自己编织的意义之网上的动物。网太重要了，所以我们每次到一个新的地方，我们都会问：老板，有网吗？wifi密码是什么？
今天为大家介绍的是来自Jiawei Luo和Kelin Xia团队的一篇论文。分子表征学习在分子性质预测中扮演重要角色。现有的分子性质预测模型基于共价键的分子图，用以在原子层面上表示分子拓扑结构，并且完全忽略了分子内部的非共价相互作用。在这项研究中，作者提出了一种分子几何深度学习模型，旨在预测分子的性质，该模型致力于综合考虑分子的共价和非共价相互作用信息。
树是由n个结点所构成的有限集合，当n=0时，称为空树 树的表示法有4种，分别为：文氏图表示法、凹入图表示法、广义表表示法以及树形表示法 结点的度是指结点所拥有子树的数目 二叉树是一种特殊的树，它的每个结点最多只有两颗子树，并且这两课子树也是二叉树 在一棵二叉树中，若其所有结点或叶结点，或左、右子树都非空，且所有叶结点都在同一层，则称这棵二叉树为满二叉树 在二叉树的第i层上至多有2i个结点(i≥0) 深度为h(h≥0)的二叉树上至多含2h-1个结点 对于任何一棵二叉树，若其叶结点的个数为n0,度为2的结点个数
系统：Windows 7 软件版本：Graphviz2.38 好久不见，接下来会有几篇文章讲解dot语言 会已一个示例来展开 效果图 对应dot代码 Part 1：有向图 就像上篇文章说的，对于dot
No.14期 图论基础回顾 Mr. 王：我们再讲一个时间亚线性算法——平面图直径的求解。平面图是图论中的一个概念，在大数据算法的很多地方都会涉及图的相关内容，所以这里我们还是要回顾一下图论的知识。 首
今天给大家介绍国防科技大学计算机学院王伟博士、吴诚堃副研究员等人发表于BMC Bioinformatics的一项研究工作“CGINet: graph convolutional network‐based model for identifying chemical‐gene interaction in an integrated multi‐relational graph”。在这项研究中，作者利用多个已有的生物医学关系知识库，构建了一个大规模药物信息网络，并提出一种化合物-基因相互作用预测模型。
在计算机科学中，一个图就是一些顶点的集合，这些顶点通过一系列边结对（连接）。顶点用圆圈表示，边就是这些圆圈之间的连线。顶点之间通过边连接。
搜索一个图是有序地沿着图的边訪问全部定点， 图的搜索算法能够使我们发现非常多图的结构信息， 图的搜索技术是图算法邻域的核心。
有向图和无向图的表示法有略微的区别，注意看 G1有箭头，有向图，表示方法是 V={V~0~，V~1~，V~2~，V~3~} E = {<V~0~，V~1~>，<V~1~，V~2~>，<V~1~，V~0~>，<V~2~，V~0~>，<V~2~，V~3~>} G2无箭头，无向图，表示方法是 V={V~0~，V~1~，V~2~，V~3~} E = {(V~0~，V~1~)，(V~1~，V~2~)，(V~0~，V~2~)，(V~2~，V~3~)}
图是有限集V和E的有序对，即G=(V,E)。其中V的元素称为顶点（也称为节点或点），E的元素称为边（也称为弧或线）。每一条边连接两个不同的顶点，而且用元组(i,j)表示，其中i和j是边所连接的两个顶点。
今天给大家介绍由厦门大学刘向荣教授团队发表在Bioinformatics上的文章，文章提出一个用于DDI预测的链接感知图注意网络，称为LaGAT。该模型能够基于不同的药物对在知识图谱中为药物实体产生不同的注意途径；作者在两个公开的DDI数据集上进行了实验，并可视化了模型生成的注意力路径。结果证明，LaGAT能够更好地捕捉语义关系，并能够基于知识图谱做出更具有可解释性的DDI预测。
本篇文章是对论文“Wu Z , Pan S , Chen F , et al. A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks[J]. 2019.“”的翻译与笔记
图Graph是由顶点（图中的节点被称为图的顶点）的非空有限集合V与边的集合E（顶点之间的关系）构成的。 若图G中的每一条边都没有方向，则称G为无向图。 若图G中的每一条边都有方向，则称G为有向图。
图是一种非线性数据结构，它由节点（也称为顶点）和连接这些节点的边组成。图可以用来表示各种关系和连接，比如网络拓扑、社交网络、地图等等。图的节点可以包含任意类型的数据，而边则表示节点之间的关系。图有两种常见的表示方法：邻接矩阵和邻接表。
很多事情是具有不确定性的。人们往往希望从不确定的东西里尽可能多的得到确定的知识、信息。为了达到这一目的，人们创建了概率理论来描述事物的不确定性。在这一基础上，人们希望能够通过已经知道的知识来推测出未知的事情，无论是现在、过去、还是将来。在这一过程中，模型往往是必须的，什么样的模型才是相对正确的？这又是我们需要解决的问题。这些问题出现在很多领域，包括模式识别、差错控制编码等。
设图 A = (V, E) 有 n 个顶点，则图的邻接矩阵是一个二维数组 A.Edgen，定义为：
线性表中任一数据元素都可以 随机存取 ，所以 线性表的顺序存储结构是一种随机存取的存储结构。
程序由红色的节点开始运行，然后进入循环（红色节点下由三个节点组成），离开循环后有条件分支，最后运行蓝色节点后结束；
图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为： G=(V，E) 其中：G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中顶点之间边的集合。 在线性表中，元素个数可以为零，称为空表； 在树中，结点个数可以为零，称为空树； 在图中，顶点个数不能为零，但可以没有边。
在中篇中，我们了解了图机器学习（GML：Graph Machine Learning）。下面，终于到了这个前置教程的重头戏，图神经网络（Graph Neural Networks）。 我们通过结合论文A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks来学习现在图神经网络的发展现状。
连通，字面而言，类似于自来水管道中的水流，如果水能从某一个地点畅通流到另一个地点，说明两点之间是连通的。也说明水管具有连通性，图中即如此。
深度优先搜索(DFS)每次沿着路径到达不能再前进时，退回到最近的岔道口向下继续遍历。换句话说每次路径不可达时，代表一条完整路径形成。
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