图算法最早来源于图论和组合优化相关算法，在风控里面应用比较多的基本上都是传统的图算法或比较偏数学理论的算法，如最短路径发现，不同的账号和交易之间存在异常的最短路径，某些账号或设备存在异常的关联。另外，还有图的识别，比如洗钱，会涉及到异常的环路。
社交网络中的好友推荐是使用图算法的一个经典应用场景。社交网络中的好友关系可以看作是一个图，其中用户是图的节点，好友关系是图的边。好友推荐的目标是根据用户已有的好友关系，推荐用户可能感兴趣的新好友。
通过综合考虑上述因素，并根据具体问题和应用场景的需求，可以评估一个图算法的可解释性和可视化效果的优劣。
图计算是一种针对图数据进行分析和计算的方法。图数据由节点和边构成，节点代表实体或对象，边代表节点之间的关系或连接。图计算可以应用于多个领域，如社交网络分析、生物网络分析、推荐系统等。
图神经网络是人工智能的一个热点方向,从图的视角解读大数据,可以灵活建模复杂的信息交互关系,吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。 《图深度学习从理论到实践》由浅入深,全面介绍图神经网络的基础知识、典型模型方法和应用实践。《图深度学习从理论到实践》不仅包括一般的深度学习基础和图基础知识,还涵盖了图表示学习、图卷积、图注意力、图序列等典型图网络模型,以京东自研的Galileo平台为代表的图学习框架,以及图神经网络在电商推荐和流量风控方面的两个典型工业应用。 《图深度学习从理论到实践》既适合对数据挖掘、
10 月 18 日，2019 中关村论坛平行论坛 ——AI WORLD 2019 世界人工智能峰会在北京启幕。新智元杨静、科大讯飞胡郁、微软王永东、华为王成录、英特尔宋继强、旷视及智源学者孙剑、滴滴叶杰平、AWS 张峥、依图颜水成、地平线黄畅、autowise.ai 黄超等重磅嘉宾中关村论剑，重启充满创新活力的 AI 未来。峰会现场，新智元揭晓 AI Era 创新大奖，并重磅发布 AI 开放创新平台和献礼新书《智周万物：人工智能改变中国》。回放链接：
图数据库的基本概念主要包括图、节点、边、属性、图查询和图算法。通过将数据以图的形式存储和查询，图数据库可以更方便地表示和处理实体之间的关联关系。
以图搜图、商品推荐、社交推荐等社会场景中潜藏了大量非结构化数据，这些数据被工程师们表达为具有隐式语义的高维向量。为了更好应对高维向量检索这一关键问题，杭州电子科技大学计算机专业硕士王梦召等人探索并实现了「效率和精度最优权衡的近邻图索引」，并在数据库顶会 VLDB 2021 上发表成果。
图由一组节点（顶点）和连接这些节点的边组成。图计算算法主要包括图遍历、图搜索、最短路径、最小生成树、最大流等。
| 导语 Angel是腾讯首个AI开源项目，2019年在基金会的孵化过程中，完成了3.0版本的发布，并于同年在基金会顺利毕业。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel提供了全栈的机器学习能力，并致力于解决高维稀疏大模型训练及大规模图数据分析的问题。 我们看到在万物互连的复杂网络世界，现实中许多问题也可以抽象成图来表达，而金融支付、安全风控、推荐广告、知识图谱等业务积累了大量的图数据，亟需借助传统图挖掘、图表示学习和图神经网络等图分析技术，从海量关系结构的数据中挖掘丰富的信息，以弥补单点分析
只有你拥有使用图形分析的技巧，并且图形分析能快速提供你需要的见解时，它才具有价值。因而最好的图形算法易于使用，快速执行，并且产生有权威的结果。
在大规模图计算中，分布式计算的原理是通过将一个大规模图划分为多个子图，并将这些子图分配到不同的计算节点进行并行计算，最后将计算结果进行合并。分布式计算可以利用多台计算机的计算能力来加速图计算的过程，同时提高系统的可扩展性和容错性。
导读：虚拟网络中存在部分黑产用户，这部分用户通过违法犯罪等不正当的方式去谋取利益。作为恶意内容生产的源头，管控相关黑产用户可以保障各业务健康平稳运行。当前工业界与学术界的许多组织通常采用树形模型、社区划分等方式挖掘黑产用户，但树形模型、社区划分的方式存在一定短板，为了更好地挖掘黑产用户，我们通过图表征学习与聚类相结合的方式进行挖掘。本文将为大家介绍图算法在网络黑产挖掘中的思考与应用，主要介绍：
【编者按】9月29日20:30-21:30，世纪佳缘算法工程师杨鹏在CSDN人工智能用户群分享了“世纪佳缘推荐和机器学习算法实践”。他主要介绍了基于图算法产生候选集、排序算法的选择，以及建模过程中的一些经验心得。 以下为杨鹏分享实录： 大家好，我叫杨鹏，来自世纪佳缘算法组，主要关注于推荐和机器学习方面。我今天分享一下世纪佳缘在推荐方面的尝试和心得。 世纪佳缘推荐场景 先说一下我们的推荐场景。我们使用推荐的场景跟电影、商品推荐有很大的不同，商品的推荐可能只考虑到转化就可以了，我们要考虑推荐链的更长一些。 我们
作者：hunteryu，腾讯 WXG 后台开发工程师 Plato 简介 腾讯高性能图计算框架 Plato 图作为一种表示和分析大数据的有效方法，已成为社交网络、推荐系统、网络安全、文本检索和生物医疗等领域至关重要的数据分析和挖掘工具。例如，定期对网页进行影响力排序以提升用户的搜索体验；分析庞大的社交网络结构以便精准地为用户推荐服务；通过子图匹配等方式了解蛋白质间的相互作用从而研制更有效的临床医药。 Plato 是腾讯图计算 TGraph 整合腾讯内部图计算资源，打造的业界领先的超大规模图计算平台
[1] TOC: 图数据科学助力精准预测，引领人工智能实现跨越发展 [2] Neo4j社区专家jennifer翻译整理: http://neo4j.com.cn/topic/629094b65698652d139c776a
作者丨教授老边 图数据库作为新兴的技术，已经引起越来越多的人们关注。近来，笔者收到很多朋友的提问，诸如如何看懂评测报告内的门门道道？如何通过评测报告，知晓各个产品间的优势和劣势？一个完备的评测报告需要哪些性能测试内容？哪些内容是考验性能的硬核标准？哪些可以忽略不计，如何去伪存真…… 为了便于大家理解，本文第一部分先介绍关于图数据库、图计算与分析中的基础知识，第二、三部分进行图数据库评测报告的解读以及兼论图计算结果正确性验证。 1 基础知识 图数据库中的操作分为两类： 面向元数据的操作，即面向顶点、边或它们
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
01 引言 欢迎关注 算法channel ！ 交流思想，分享知识，找到迈入机器学习大门的系统学习方法，并在这条道路上不断攀登，这是小编创办本公众号的初衷。 本公众号会系统地推送基础算法及机器学习/深度学习相关的全栈内容，包括但不限于：经典算法，LeetCode题目分析，机器学习数据预处理，算法原理，例子解析，部分重要算法的不调包源码实现（现已整理到Github上），并且带有实战分析，包括使用开源库和框架：Python， Numpy，Pandas，Matplotlib，Sklearn，Tensorflow等
近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的科技巨头开发自己的机器学习平台。昨日，华为宣布将与明年第一季度开源自家的 AI 框架 MindSpore，引起极大关注。
最近因为世界杯正在进行，我受到这篇 Cambridge Intelligence 的文章启发（在这篇文章中，作者仅仅利用有限的信息量和条件，借助图算法的方法做出了合理的冠军预测），想到可以试着用图数据库 NebulaGraph 玩玩冠军预测，还能顺道科普一波图库技术和图算法。
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
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？
前面我们了解了基因组拼接，今天给大家带来的是拼接原理。了解实验原理，就是为了我们更好地做实验。
在本文中研究团队提出了一种基于深度学习的可解释方法，用于发现新型抗生素结构。通过神经网络学到的抗生素活性相关的化学亚结构被用于预测抗生素的结构类别。研究团队通过图神经网络预测了超过1200万个化合物的抗生素活性和毒性，并通过可解释的图算法确定了具有高抗生素活性和低毒性的化合物的亚结构理由。实验验证表明，具有特定亚结构的化合物对金黄色葡萄球菌具有抗生素活性，其中一种结构类别对耐药性较强的金黄色葡萄球菌和肠球菌具有选择性。这一方法为深度学习引导的抗生素结构类别发现提供了新途径，并强调了机器学习在药物发现中的可解释性和对选择性抗生素活性的化学基础的洞察力。
现在人像分割技术就像当初的人脸检测算法一样，称为广泛使用的基础算法。今天本文介绍的人像留色其实就是三年前某 AI 巨头利用 video 分割技术展示的应用场景：人体区域保留彩色，人体区域之外灰度化。所以人像留色的关键技术在于高精度高性能的分割算法。
图神经网络是人工智能的一个热点方向，从图的视角解读大数据，可以灵活建模复杂的信息交互关系，吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。
数据结构是计算机科学和编程中的基础概念，它们用于组织和存储数据以便有效地进行操作和管理。本文将带您深入探讨数据结构，从基础的数组和链表到高级的树和图，以及它们在实际编程中的应用。
很多不重复的整数，其中最大值不超过40亿，最小值是0，要求判断某个指定的整数，是否在这个集合中。
没错，也是腾讯第一个开源的AI项目。目前在GitHub上Star数已超过4200，Fork数超过1000。
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟本书介绍图算法研究前沿领域。 图论研究的是一种广泛的数学结构，用于刻画离散的对象及其之间的关系。而图算法则研究图论中计算问题的求解方法。图论和图算法在物理、化学、生物、社会科学等众多领域都发挥着重要作用。本书介绍图算法研究前沿领域，总结了近十年的进展。从图论概念、算法、问题模型以及研究趋势等方面讨论了图算法研究领域的概貌和前沿。为图论和算法领域的学生、老师、科研工作者提供了良好的参考。 本书作者之一Ton Kloks教授是图论和图算法领域著名专家，特别是在树宽（Tree
九宫图算法（Nine-grid algorithm）是一种用于屏幕监控软件的图像处理算法，通过将屏幕分割成九个等大小的网格区域，并对每个区域进行像素值的分析和比较，从而实现对屏幕图像的精准度分析。
Angel 是腾讯的首个 AI 开源项目，于 2016 年底推出、2017 年开源。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。腾讯在 2018 年成为 LF AI 基金会的创始白金会员之一，并于同年向基金会贡献了开源项目 Angel。
前言 推荐系统并不是新鲜的事物，在很久之前就存在，但是推荐系统真正进入人们的视野，并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司，还是近几年的事情。 随着互联网的深入发展，越来越多的信息在互联网上传播，产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段，用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。 解决信息过载有几种手段：一种是搜索，当用户有了明确的信息需求意图后，将意图转换为几个简短的词或者短语的组合（即query），然后将这些词或短语组合提交到相应的搜索引擎，再由搜索引擎在海量的信息库中检索出与query
传统网络安全威胁分析依赖专家知识及基本的数据分析，然而随着攻击技术的复杂化、安全数据接入的多元化，高性能人工智能技术越来越多的应用到威胁分析中，试图解放安全行业的生产力。更复杂的模型往往具备高知识容量，能够支持大规模、高维非线性数据的分析，于此同时，其内部表示学习过程、决策过程愈发不可解释，执行逻辑难以被人类直观理解，逐渐成为“黑盒”模型，反而降低了安全应用的智能化、自动化程度。
前言 推荐系统并不是新鲜的事物，在很久之前就存在，但是推荐系统真正进入人们的视野，并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司，还是近几年的事情。 随着互联网的深入发展，越来越多的信息在互联网上传播，产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段，用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。 解决信息过载有几种手段：一种是搜索，当用户有了明确的信息需求意图后，将意图转换为几个简短的词或者短语的组合（即query），然后将这些词或短语组合提交到相应的搜索引擎，再由搜索引擎在海量的信息库中检索出与query相关
本文介绍了美团网推荐系统的构建和优化过程中的一些做法，包括数据层、触发层、融合过滤层和排序层五个层次，采用了HBase、Hive、storm、Spark和机器学习等技术。两个优化亮点是将候选集进行融合与引入重排序模型。 在用户意图明确时，我们通常用搜索引擎来解决互联网时代的信息过载问题，但当用户的意图不明确或者很难用清晰的语义表达，搜索引擎就无能为力。此时，借助推荐系统通过用户行为的分析理解其意图，为其推送个性化的结果，便成为一种更好的选择。美团作为国内发展较快的O2O网站，有着大量的用户和丰富的用户行为
本文是其中第二篇，介绍了图算法。更多文章和对应代码可访问：https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
前言 推荐系统并不是新鲜的事物，在很久之前就存在，但是推荐系统真正进入人们的视野，并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司，还是近几年的事情。 随着互联网的深入发展，越来越多的信息在互联网上传播，产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段，用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。 解决信息过载有几种手段：一种是搜索，当用户有了明确的信息需求意图后，将意图转换为几个简短的词或者短语的组合（即query），然后将这些词或短语组合提交到相应的搜索引擎，再由搜索引擎在海量的信息库
本文介绍了美团网推荐系统的构建和优化过程中的一些做法，包括数据层、触发层、融合过滤层和排序层五个层次，采用了HBase、Hive、storm、Spark和机器学习等技术。两个优化亮点是将候选集进行融合与引入重排序模型。 在用户意图明确时，我们通常用搜索引擎来解决互联网时代的信息过载问题，但当用户的意图不明确或者很难用清晰的语义表达，搜索引擎就无能为力。此时，借助推荐系统通过用户行为的分析理解其意图，为其推送个性化的结果，便成为一种更好的选择。美团作为国内发展较快的O2O网站，有着大量的用户和丰富
2019年8月22日，腾讯首个AI开源项目Angel正式发布3.0版本。Angel 3.0尝试打造一个全栈的机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。 Angel 3.0概览 （红色表示新增特性，白色表示已有但在持续改进的特性） Angel的特征工程模块基于Spark开发，增强了Spark的特征选择功能，同时使用特征交叉和重索引实现了自动特征生成。这些组件可以无缝地整合进Spark的流水线。为了让整个系统更加的智能，Angel 3.0新增了超参数调节
今天本文介绍的人像留色其实就是三年前某 AI 巨头利用 video 分割技术展示的应用场景：人体区域保留彩色，人体区域之外灰度化。所以人像留色的关键技术在于高精度高性能的分割算法。
网址：https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/
其实推荐系统前面已经讲过不少，那时候主要是放在机器学习上讲的，既然这次要系统撸一遍数据挖掘，就把推荐系统单独拿出来说一说。相信如果做过推荐系统的人，都知道是什么回事。一堆features，一堆算法模型，一堆online、offline规则和计算，还有若干的场景。包括著名的netflix、Amazon做的推荐场景都有哪些，有哪些坑需要注意的，之前都有说过。 像阿里还时不时会搞搞天池算法大赛，像最近在弄一个简历筛选推荐算法竞赛，有兴趣的小伙伴都可以去参与了解下。拿些数据来练练，对自己经验的积累还是挺有好处的。
分享嘉宾：孙瑞鸿 腾讯大数据 编辑整理：赵文娇 出品平台：DataFunTalk、AI启蒙者 导读：随着数据多样性的发展，图计算已经成为业界的一个重要的研究方向，其中图神经网络广泛应用于图的表征学习，与传统的图学习相比，既能学习图网络的拓扑结构，也能聚合邻居特征，从而能够有效的学习到图网络中的信息，为后续的推荐工作起到关键作用。 01 图神经网络简介 1. 万物互联 以社交网络的构建方式为例，之前主要以“关注关系”为基础进行构建，现在则会多方位的考虑到“点赞、分享、评论”等数据。图算法的实践应
腾讯开源再次迎来重磅项目，14日，腾讯正式宣布开源高性能图计算框架Plato，这是在短短一周之内，开源的第五个重大项目。 相对于目前全球范围内其它的图计算框架，Plato可满足十亿级节点的超大规模图计算需求，将算法计算时间从天级缩短到分钟级，性能全面领先领先于其它主流分布式图计算框架，并且打破了原本动辄需要数百台服务器的资源瓶颈，现在，最少只需要十台服务器即可完成计算。 腾讯Plato团队负责人于东海表示：“Plato已经支持腾讯内部包括微信在内的众多核心业务，尤其是为腾讯超大规模社交网络图数据的各类
腾讯开源再次迎来重磅项目，14日，腾讯正式宣布开源高性能图计算框架Plato，这是在短短一周之内，开源的第五个重大项目。
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