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。
在杂波和遮挡情况下,对自由形式物体的识别及分割是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的基于三维模型的算法,该算法可以有效地执行该任务,对象的三维模型是从其多个无序范围图像离线自动构建的,这些视图被转换为多维,用张量表示,通过使用基于哈希表的投票方案将视图的张量与其余视图的张量匹配,这些视图之间自动建立对应关系,形成一个相对转换图,用于将视图集成到无缝3D模型之前注册视图,该模型及其张量表示构成了模型库。在在线识别过程中,通过投票场景中的张量与库中的张量同时匹配,对于得票最多的模型张量并计算相似性度量,进而被转换为场景,如果它与场景中的对象精确对齐,则该对象被声明为识别和分割。这个过程被重复,直到场景完全分割。与自旋图像的比较表明,本文算法在识别率和效率方面都是优越的。
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。
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。
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、
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。
Dag Controller 是 NebulaGraph 企业版的系统,经过反复测试无误后进行了发布,它主要解决的是 OLTP 和 OLAP 的融合问题,以及复杂场景下的图计算问题。也欢迎大家来详细了解下:https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.1/graph-computing/0.deploy-controller-analytics/。
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。
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?
网址:https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/
高性能图计算架构的设计需要充分考虑数据并行性、任务并行性、通信开销、内存管理、弹性扩展性、容错性和可靠性以及算法和优化技术等多个因素,以实现高效、可扩展和可靠的图计算能力。
深度优先搜索( DFS )和广度优先搜索( BFS )是图算法中的两个基本搜索算法,它们用于遍历和搜索图或树结构。这两种算法不仅在计算机科学中具有重要地位,还在现实世界的各种应用中发挥着关键作用。在本文中,我们将深入探讨 DFS 和 BFS 的高级应用,包括拓扑排序、连通性检测、最短路径问题等,并提供详细的代码示例和注释。
通常使用一种模型,在该模型中,化合物以原子为节点,键为边的图形表示,通常省略氢。节点存储信息(标签),例如原子类型、电荷、多重性和质量,而边存储键合顺序。每个都可以具有关于芳族和立体异构的信息。至于键序,最好以π电子而不是边缘的形式给出节点,以反映实际的原子轨道和三维结构
“为了支持城市复杂场景下各类需求,中科大脑知识图谱团队设计开发了一套包含本体可视化设计、数据映射、数据抽取、数据写入、图数据探索的一体化平台,而本文则详细介绍了他们的业务背景、技术选型、平台建设等内容。”
不管是传统的目标跟踪中的生成模型和判别模型,还是用深度学习来做目标跟踪,本质上都是来求取目标区域与搜索区域的相似度,这就是典型的多输入。
文 / 成杰峰,刘勤,李震国 本文为《程序员》原创文章,未经允许不得转载,更多精彩文章请订阅2016年《程序员》 挖掘大规模图数据能增强现有商业业务,甚至产生新的商业模式。然而,这些图数据的规模让图数据挖掘本身成为难题,这些突出的挑战都指向了发展具有高可扩展能力的大规模图计算处理的有效工具。本文先展开叙述图计算技术的几个核心层面,进而介绍华为诺亚方舟实验室的VENUS图计算系统,最后对图计算发展的趋势作简要展望。 背景 大量不同个体之间彼此交互产生的数据以图的形式表现,在通信、互联网、电子商务、社交网络和
图是一种在计算机科学中广泛应用的数据结构,它能够模拟各种实际问题,并提供了丰富的算法和技术来解决这些问题。本篇博客将深入探讨图数据结构,从基础概念到高级应用,为读者提供全面的图算法知识。
18大数据挖掘的经典算法以及代码实现,涉及到了决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接,希望能够帮助大家学。
K-Core算法是一种用来在图中找出符合指定核心度的紧密关联的子图结构,在K-Core的结果子图中,每个顶点至少具有k的度数,且所有顶点都至少与该子图中的 k 个其他节点相连。K-Core通常用来对一个图进行子图划分,通过去除不重要的顶点,将符合逾期的子图暴露出来进行进一步分析。K-Core图算法常用来识别和提取图中的紧密连通群组,因具有较低的时间复杂度(线性)及较好的直观可解释性,广泛应用于金融风控、社交网络和生物学等研究领域。
No.43期 MapReduce 图算法概述 Mr. 王:MapReduce 作为一种经典的并行编程框架,可以用于解决很多问题,包括一些图论问题。在客观世界中,很多问题都可以抽象为图论问题。前面我们提到过如何用磁盘算法来解决一些图论问题,现在我们尝试用MapReduce 框架,以并行计算的观点来解决一些图论问题。 还是先举个例子吧。你会经常去使用一些社交网络吧。 小可:是的,现在通过社交网络,我可以非常方便地与同学联系。社交网络上人与人之间的好友连接关系就可以抽象成一个图。 Mr. 王笑着说:有没有想过
图算法不是一个新兴技术领域,在开源库中已经有很多功能强大的算法实现。近两年,业内的学者与科学家都在积极探索可以弥补深度学习不可解释性,无法进行因果推断的这个缺陷,而图神经网络(GNN)成为备受关注和期待的“宠儿”。随着学界和业界越来越关注GNN,各种新工作不断被提出,基于图神经网络的框架随之产生,如大家现在都已经熟悉的DGL,两大深度学习框架PyTorch和TensorFlow中也开始支持相应的功能,大家对图(Graph)、图计算、图数据库、图机器学习等研究的关注度越发高涨。
总第534篇 2022年 第051篇 在外卖广告CTR预估建模中,我们依托图技术在场景化上进行了一系列探索。本文首先介绍了使用图网络技术的出发点,然后从特征层面的抽象图关系到子图扩展以及场景感知子图,逐步介绍如何使用图技术建模业务问题,并针对联合训练的线上服务细节及效果进行解释和分析,希望能给从事相关工作的同学带来一些帮助或启发。 1. 引言 1.1 问题与挑战 1.2 图技术介绍 2. 图技术的场景化探索 2.1 基于特征图的场景特征交叉建模 2.2 基于子图扩展的行为图建模 2.3 基于元路径的场景图
算法使用方法在每个算法中给出了3大类型,主算法程序,调用程序,输入数据,调用方法如下: 将需要数据的测试数据转化成与给定的输入格式相同,然后以Client类的测试程序调用方式进行使用。也可以自行修改算法程序,来适用于自己的使用场景。 18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现,涉及到了决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接,希望能够帮助大家学。 目前追加了其他的一些经典的DM算法,在others的包中涉及聚类,分类,图算法,搜索算等等,没有具体分类。
No.47期 BSP 模型下的单源最短路径 我们先来举个例子吧。单源最短路径也是一种很典型的图论问题,前面我们提到过,就是求解从一个源点到各个节点的最短距离,有时带上求解最短路径。我们来看看如何“把
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
这次主要来介绍下 Nebula 在 Akulaku 智能风控的实践。分为以下 6 个部分内容:
备注:本文APOC是基于Neo4j3.5版本进行安装,原因在于本地电脑的Java版本为1.8
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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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
TuGraph Analytics(内部项目名 GeaFlow)是蚂蚁集团开源的分布式实时图计算引擎,即流式图计算。通过 SQL + GQL 融合分析语言对表模型和图模型进行统一处理,实现了流、批、图一体化计算,并支持了 Exactly Once 语义、高可用以及一站式图研发平台等生产化能力。
本文介绍了计算单源最短路径算法在社交网络中的应用。首先介绍了单源最短路径算法的基本概念和常用算法,然后讨论了社交网络中的最短路径问题,并给出了基于Madlib的算法实现。最后,介绍了如何利用该算法计算两个人之间的最短路径。
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。
欺诈是用户主观、以非法占有为目的,采用虚构事实或隐瞒事实真相的方法,骗取他人财物或金融机构信用,破坏金融管理秩序的行为。
在先前的 Query Engine 源码解析中,我们介绍了 2.0 中 Query Engine 和 1.0 的主要变化和大体的结构:
在互联世界中,用户不是独立的实体,它们彼此之间具有一定的关系,我们有时在构建机器学习模型时就包括这些关系。
作为数据科学家,我们已经对 Pandas 或 SQL 等其他关系数据库非常熟悉了。我们习惯于将行中的用户视为列。但现实世界的表现真的如此吗?
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。
Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求。
关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle
虽然 GNN 模型及其变体在图结构数据的学习方面取得了成功,但是训练一个准确的 GNN 模型需要大量的带标注的图数据,而标记样本需要消耗大量的人力资源,为了解决这样的问题,一些学者开始研究Graph Pre-training的框架以获取能够迁移到不同任务上的通用图结构信息表征。
myAGV 大象首款移动机器人,采用竞赛级麦克纳姆轮,全包裹金属车架;ROS开发平台内置两种slam算法,满足建图、导航方向的学习;提供丰富的扩展接口,可搭载my系列机械臂,实现移动抓取,完成更多应用。
二叉树(Binary Tree)是一种重要的树状数据结构,它由节点构成,每个节点最多有两个子节点:一个左子节点和一个右子节点。这种结构使得二叉树在计算机科学和编程中具有广泛的应用。
日前,苹果公司正式发布了2020 iPad Pro。设备采用A12Z芯片,并包括Ultra Wide摄像头和液态视网膜显示屏,以及常规的摄像头、传感器和扬声器阵列。但亮点功能是LiDAR扫描仪将用作深度传感器,而它具有促进全新层次AR体验的潜力。
PGL图学习项目合集&数据集分享&技术归纳业务落地技巧[系列十] 1.PGL图学习项目合集 1.1 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] :https://aistud
PGL图学习项目合集&数据集分享&技术归纳业务落地技巧系列十 1.PGL图学习项目合集 1.1 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)系列一 :https://aistudio.b
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。
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