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Physica A 2020 | 链接预测综述(三)

在时态网络链路预测中,时间被视为第三维度: 链接预测用于预测下一时刻节点间是否存在链接。...4.3 异质网络链接预测 大多数链接预测方法都用于同质网络,即节点和边都属于单一类型的网络,比如作者协同网络,节点只表示作者,边只表示合作关系。...异质网络中包含了不同类型的节点和链接,异质网络的链接预测后面再看论文了。 5. 链接预测的应用 5.1 网络重建 给定一个网络,使用不同的网络嵌入方法来学习网络表示,然后预测原始网络的链接。...5.7 在链接预测中考虑用户影响 在社交网络分析中,已经提出了许多基于个人影响的工作,如链接预测、信息扩散、影响最大化、社区检测等。特别是,个人影响在链接预测中的作用为这个问题提供了一个新的视角。...Zhang等人提出了一个新的链接扩散框架,以预测微博网络中的更多链接。他们发现三元结构是影响链接扩散过程以及链接预测的关键因素。

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Physica A 2020 | 链接预测综述(二)

有了嵌入表示后,我们就可以将之用于推断缺失的链接和其他下游机器学习任务。 2.3.2 矩阵分解 在过去的十年中,链接预测和推荐系统的许多论文都使用了矩阵分解。...其他一些工作集中于提取节点和链接特征,这些特征对提高链路预测性能起着关键作用。...2.4.3 SPM Structural perturbation method (SPM)中使用了一个结构一致性指数来量化链接的可预测性,该指数基于这样一种假设:如果在添加或删除一小部分链接后,结构特征没有发生重大变化...,那么网络中的链接是高度可预测的。...实验设置和结果分析 3.1 评价指标 链接预测可以被当做一个二分类问题,因此二分类任务的评价指标基本都适用于链接预测

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使用Pytorch Geometric 进行链接预测代码示例

在本文中我们将通过链接预测来对其进行介绍。 链接预测答了一个问题:哪两个节点应该相互链接?我们将通过执行“转换分割”,为建模准备数据。为批处理准备专用的图数据加载器。...链接拆分 我们将从拆分数据集中的链接开始。使用20%的图链接作为验证集,10%作为测试集。这里不会向训练数据集中添加负样本,因为这样的负链接将由批处理数据加载器实时创建。...这是我们想要预测的。 edge_label_index 是一个2 x NUM EDGES矩阵,用于存储节点链接。...PyTorch Lightning PyTorch Lightning主要用作训练,但是这里我们在GNN的输出后面增加了一个Linear层做为预测是否链接的输出头。...图数据需要特殊处理——尤其是链接预测。PyG有一些专门的数据加载器类,它们负责正确地生成批处理。

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python链接oracle学习

必要组件安装 activepython   python的windows支持组件【类unix系统都自带的有python组件】下载【百度activepython】 oracle_client    oracle...数据库链接组件【如果不安装,无法链接数据库】 cx_Oracle        python的oracle链接支持组件【下载地址】http://sourceforge.jp/projects/sfnet_cx-oracle.../releases/ 安装过程 安装activepython和oracle_client都是下一步的方式 安装cx_Oracle 1.查看python的版本号 ?...如果activepython安装正常的话,在命令行内输入python会出现如上所示的样式 。可以看到python的版本号为 3.3.2.0.那么就下载对应的32位的cx_Oracle. ?...对象开发一个查询工资的脚本 from pip.backwardcompat import raw_input __author__ = 'stone' #引入oracle支持包 import cx_Oracle #链接数据库

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知识图谱中的链接预测——张量分解篇

上次介绍中作者对已有的链接预测方法进行梳理,重点介绍模型构建的思想,在全局层面介绍了链接预测任务的研究进展。...除了通过实验评价一个基于张量分解的链接预测模型外,通常需要在理论上分析模型性能的上界。...三、基于张量分解的链接预测模型代表性工作 1. RESCAL[1]模型年发表于2011年ICML,张量计算首先提出基于张量分解的方法对关系数据建模,完成知识图谱中链接预测的任务。...RASCAL模型示意图如图1所示,是最基础的基于张量分解的链接预测模型。 2....图5 上述五个模型的总结如表1所示: 表1 基于张量分解的链接预测模型总结 四、总结 本文较为细致地分析了基于张量分解完成知识图谱中链接预测任务的五个模型,按照时间顺序进行介绍。

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知识图谱中的链接预测——张量分解篇

上次介绍中作者对已有的链接预测方法进行梳理,重点介绍模型构建的思想,在全局层面介绍了链接预测任务的研究进展。...本次介绍将聚焦于使用张量分解技术完成知识图谱链接预测任务的若干代表性工作,深入其技术细节进行讨论。...03基于张量分解的链接预测模型代表性工作1. RESCAL[1]模型年发表于2011年ICML,首先提出基于张量分解的方法对关系数据建模,完成知识图谱中链接预测的任务。...RASCAL模型示意图如图1所示,是最基础的基于张量分解的链接预测模型。2....图5上述五个模型的总结如表1所示:表1 基于张量分解的链接预测模型总结04总结     本文较为细致地分析了基于张量分解完成知识图谱中链接预测任务的五个模型,按照时间顺序进行介绍。

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元图:通过元学习进行小样本的链接预测

对于一个有着结点和边的表示的图,链接预测的目的是去学习这个图,然后推断结点之间目前未知的边,以达到预测的目的。...例如在社交网络中,我们可以使用链接预测来增强友谊推荐系统,或者在生物网络数据的情况下,利用链接预测来推断药物,蛋白质,疾病之间可能的关系。...目前的主流的链接预测方法的一个特点就是,这些工作通常指关注一个特定的问题设置:它通常假定链接预测将在单个大图上执行,并且该图相对完整。...3 实验 作者设计了三种新颖的基准测试,以实现few-shot链接预测任务。...4 讨论 作者设计了Meta-Graph框架来解决few-shot链接预测的问题。该框架采用基于梯度的元学习来优化局部链接预测模型的全局初始化参数,同时还学习每个图的编码函数(图签名函数)。

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Physica A 2020 | 链接预测综述(一):基于相似性的方法

,关于graph的学习该步入链接预测了。...摘要 在静态网络中,链接预测用于发现缺失的链接,而在动态网络中,链接预测用于预测未来可能出现的链接。 链路预测是物理学(确实没想到)和计算机科学领域中一个快速发展的研究领域。...设有集合 图片 ,里面包含了一共 图片 边, 图片 ,不存在的链接一共有 图片 条,但其中某些链接可能在未来出现。链接预测的目标就是寻找缺失的链接,如上图中的AD、AC等。...;第5节描述了不同的应用场景;第6节阐述了链接预测当下一些最新的发展;第7节总结了这项工作,并提出了一些未来的方向。...现有方法 现有的链接预测方法可以总结如下: 下面依次介绍这些方法。 2.1 基于相似性的方法 基于相似性的方法是链接预测中最简单的一种方法。

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python - 抓取页面上的链接

除了C/C++以外,我也接触过不少流行的语言,PHP、java、javascript、python,其中python可以说是操作起来最方便,缺点最少的语言了。    ...爬虫里重要的一部分是抓取页面中的链接,我在这里简单的实现一下。 ----     首先我们需要用到一个开源的模块,requests。...这不是python自带的模块,需要从网上下载、解压与安装: $ curl -OL https://github.com/kennethreitz/requests/zipball/master $ python...再利用正则查找data中所有的链接,我的正则写的比较粗糙,直接把href=""或href=''之间的信息获取到,这就是我们要的链接信息。    ...----     上面是获取网站里所有链接的一个简单的实现,没有处理任何异常,没有考虑到超链接的类型,代码仅供参考。requests模块文档见附件。

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python redis链接建立实现分析

今天在写zabbix storm job监控脚本的时候用到了python的redis模块,之前也有用过,但是没有过多的了解,今天看了下相关的api和源码,看到有ConnectionPool的实现,这里简单说下...在源码中可以看到这个类的具体解释: redis.StrictRedis Implementation of the Redis protocol.This abstract class provides a Python...,只是存在链接池中         "Releases the connection back to the pool"         self.... in all_conns:             connection.disconnect() execute_command最终调用的是Connection.send_command方法,关闭链接为...关闭链接的方法:     def disconnect(self):         "Disconnects from the Redis server"         self.

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链接 动态链接 静态链接

要想了解底层,链接是一个不得不过的一关,我总结了下学习的心得,首先要了解链接器到底是如何工作的,链接器分为两类,一个是静态链接,一个是动态链接,先来讲解静态链接,静态链接要干两件事: 符号解析 目标文件定义和引用符号...链接器通过把每个符号定义与一个存储器位置联系起来,然后修改所有对这些符号的引用,使得它们指向这个存储器位置,从而重定位这些节。 静态链接的输入文件是一系列的目标文件,输出是可执行的目标文件。...,每一个节经过链接会变成段,段对应的是执行相关的,而且段对应的是可执行目标文件的ELF文件,现在就来看看经过静态链接生成的可执行目标文件的ELF文件格式,这里面都是以段作为术语的: 可执行目标文件的ELF...这就是一个静态链接器如何将一个可重定位文建变成可执行目标文件从而运行到平台上。 动态链接有是怎么回事呢?...,这个过程就叫做动态链接

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python api链接数据库

零、开发环境 操作系统:Ubuntu 16.04 及以上 或 Windows 8 及以上 Python版本:3.5及以上 开发工具:PyCharm 数据库:MySQL 一、环境配置 创建虚拟环境 通过命令行进入虚拟环境...操作数据库之前,需要先连接到数据库(默认数据库已创建),只需要调用 MySQLdb.connect 传递数据库地址、端口号、用户名、密码和要操作的数据库名称,这样就创建了对数据的链接,代码如下: conn...',#密码 db='news',#操作的数据库 charset='utf8' #数据库编码规则 ) 获取到数据库链接就可以对数据库进行增删改查的操作了...cursor.description], cursor.fetchone())) # 处理数据 print(rest['title']) # 关闭cursor/链接...news (title,img_url,content,news_type) VALUE " \ "(%s,%s,%s,%s);" # 获取链接

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