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
本文代码使用字典和集合模拟有向图结构，也可以改用其他的数据类型来实现。 def getDegrees(orientedGraph, node): #出度 outDegree = len(orientedGraph.get(node, [])) #入度 inDegree = sum(1 for v in orientedGraph.values() if node in v) return (inDegree, outDegree) #模拟有向图 graph = {'a':set('bc
近年来，有学者提出一种基于编码树的图结构信息度量，即结构熵，用于发现图中嵌入的自然层次结构。结构熵在生物数据挖掘、信息安全、图神经网络等领域得到了广泛的应用。
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。
今天我们来聊一聊图结构，虽然在面试中图结构用的不多，但是我真的觉得图结构可以综合很多知识点，以及STL中容器的使用，并且需要很强大的逻辑性！是一个锻炼脑子的东西，并且Coding起来非常之爽~~
这是《算法图解》第六篇读书笔记，涉及的主要内容为图结构、深度优先搜索和广度优先搜索。 1.图 1.1图的概述 图(graph)是一种基本的数据结构，它由点和边构成。 根据边有无指向性，可将图分为有向图、无向图。这两种图分别表明点与点之间的关系是单向的(有向图)还是过双向的(无向图)。 1.2图的用途 图可用于表示物体之间的关系，以及用于查找两地点之间的最短路径等。 1.3图的存储结构(python实现有向图) 图的存储结结构可分为邻接矩阵和邻接列表。 下文将按下图展示邻接矩阵和邻接表。 先约定三点：
今天为大家解读的是由京东硅谷研发中心首席科学家吴凌飞博士等研究者最新发表的GNN for NLP综述，几乎覆盖了围绕NLP任务的所有GNN相关技术，是迄今为止GNN for NLP领域最全面最新的综述性文献。
这里我们利用SQL-to-Text Generation with Graph-to-Sequence Model一文, 给大家简单介绍一下如何对SQL语句进行自动翻译
概率图模型(Probabilistic Graphical Model，PGM)，简称图模型（Graphical Model，GM），是指一种用图结构来描述多元随机变量之间条件独立关系的概 率模型，从而给研究高维空间中的概率模型带来了很大的便捷性。它以图为表示工具，最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量，结点之间的边表示变量之间的概率关系，即“变量关系图”。
在我们生活中，每天使用的微信等社交软件，我们的好友关系网也能被形象成一种图结构，如图，图能表示各种丰富的关系结构
摘要：本篇从理论到实战详细介绍了目前很火的图神经网络GNN。首先介绍了背景，主要包括学习GNN的原因、GNN应用场景以及在我们业务中如何应用GNN；然后从理论详细介绍了GNN，包括GNN和Graph Embedding的关系、GNN的整体流程和分类以及GNN的经典模型GCN、GAT和GraphSAGE；最后在CORA数据集上基于开源框架tf_geometric实践了GAT模型。希望对于学习并将图神经网络GNN应用到实际业务场景的小伙伴可能有所帮助。
BASGCN(Backtrackless Aligned-Spatial Graph Convolutional Networks）由国内知名大学中央财经大学信息学院白璐副教授带领团队共同研发，已被人工智能领域的国际顶级期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》(TPAMI，IEEE模式分析和机器智能汇）刊录用，并将于日后正式刊出。
图结构是数据元素呈多对多关系，就是任意两个元素存在这样的关系。如果用一个公式来表示就是由顶点集合和顶点之间的关系集合组成的一种数据结构。
ACM SIGKDD （国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD）是数据挖掘领域的国际顶级会议。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
在之前的一段时间里,忙于周围的乱七八糟的事情,在更新了上一期之后自己也很久没有更新,自己也想,如果自己没有用一种良好的心态去回忆总结自己所学的知识,即使花费再多的时间也都只是徒劳无功的,而这一段时间以
在此前介绍的所有工作基本上都围绕无向的、节点自带标签信息的简单图结构展开，而这一部分我们将探讨更多种类的图结构与相关的工作。
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。
一个用于复杂网络，图结构的搭建，操作，与研究的python库。由于通常在python中这样导入：
图（Graph），是由顶点的有限非空集合和顶点之间边的集合组成。图中有两个元素：顶点和边。
前面几篇已经介绍了线性表和树两类数据结构，线性表中的元素是“一对一”的关系，树中的元素是“一对多”的关系，本章所述的图结构中的元素则是“多对多”的关系。图（Graph）是一种复杂的非线性结构，在图结构中，每个元素都可以有零个或多个前驱，也可以有零个或多个后继，也就是说，元素之间的关系是任意的。现实生活中的很多事物都可以抽象为图，例如世界各地接入Internet的计算机通过网线连接在一起，各个城市和城市之间的铁轨等等。
图结构是计算机科学中的一项重要内容，它能够模拟各种实际问题，并在网络、社交媒体、地图等领域中具有广泛的应用。本文将引导你深入了解图的基本概念、遍历算法以及最短路径算法的实际应用。
当前，企业内网所面临的安全威胁越来越严峻，其威胁程度已经超过了来自企业外部的威胁。因此越来越多的安全设备被部署在企业内网中的关键节点上，包括IPS/IDS，WAF等。这些安全设备每天会产生海量的告警。对于一个大型企业来说，这些安全设备一天产生的告警量会达到几十万甚至上百万条。如此巨量的告警会使得安全运维人员无从下手，进而导致运维人员无法及时有效的发现威胁度较高的攻击行为。因此需要对安全设备输出的告警进行评估，为运维人员提供具有高威胁度的告警，以提高安全运维的效率。
本文提出了一种可扩展的图结构数据半监督学习方法，通过谱图卷积的局部一阶近似确定卷积网络结构选择。并且在引文网络和知识图数据集的大量实验中，证明了其方法有很大的优势。
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邻接表和邻接矩阵是图的两种常用存储表示方式，用于记录图中任意两个顶点之间的连通关系，包括权值。
上回说到，LIL 通过把稀疏矩阵看成是有序稀疏向量组，通过对稀疏向量组中的稀疏向量进行压缩存储来达到压缩存储稀疏矩阵的目的。这一回从图数据结构开始！
作者：Lingfei Wu, Yu Chen, Kai Shen, Shucheng Li
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。
图结构数据是现实生活中广泛存在的一类数据形式.宏观上的互联网、知识图谱、社交网络数据,微观上 的蛋白质、化合物分子等都可以用图结构来建模和表示.由于图结构数据的复杂性和异质性,对图结构数据的分析 和处理一直是研究界的难点和重点.图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)是近年来出现的一种利用深度学 习直接对图结构数据进行学习的框架,其优异的性能引起了学者高度的关注和深入的探索.通过在图中的节点和 边上制定一定的策略,GNN 将图结构数据转化为规范而标准的表示,并输入到多种不同的神经网络中进行训练, 在节点分类、边信息传播和图聚类等任务上取得优良的效果.与其他图学习算法相比较,GNN 能够学习到图结构 数据中的节点以及边的内在规律和更加深层次的语义特征.由于具有对图结构数据强大的非线性拟合能力,因此 在不同领域的图相关问题上,GNN 都表现出更高的准确率和更好的鲁棒性. 本文在现有 GNN 研究的基础上,首先 概述了 GNN 的出现历程,并介绍了相关概念和定义.之后本文着重讨论和对比了 GNN 中的各种算法框架,包括 核心思想、任务划分、学习方式、优缺点、适用范围、实现成本等. 此外,本文对 GNN 算法在多个不同领域下的应用 场景进行了详细的阐述,将 GNN 与其他图学习算法的优缺点作了联系和比较.针对存在的一些问题和挑战,本文勾画了 GNN 的未来方向和发展趋势,最后对全文进行了全面而细致的总结。
图结构的元素之间虽然具有“多对多”的关系，但是同样可以采用顺序存储，即使用数组有效地存储图。
在大规模图数据集上进行GNN训练是一个艰巨的挑战。特别是在增量学习和图结构搜索这些经常需要重复训练的场景中，训练图模型不仅消耗大量时间，还对显存和计算能力提出了严峻要求。最近，图数据集蒸馏/图压缩(Graph Dataset Distillation / Graph Condensation)方法引起了广泛关注，它旨在将庞大的原始图数据蒸馏至一个极小规模且信息丰富的生成图，使得在此生成图上的训练模型能够以极低的代价获得与原图相近的性能。
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
可是现实生活中，好多关系不再是一对一或一对多，比如人和人之间的关系，会互相认识，就要考虑多对多的情况。这就是今天要介绍的——图。
WWW 2022已公布录用论文，接收323篇/投稿1822篇，录用率为17.7%，完整录用论文列表见https://www2022.thewebconf.org/accepted-papers/
PAMI（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence），IEEE模式分析与机器智能汇刊，简称PAMI，是IEEE最重要的学术性汇刊之一。事实上，PAMI有着超高的影响因子（17.730）和排名，被誉为SCI之王。与顶级会议相比，顶级期刊的评议过程更为严格，特别重视工作的创新性和完整性，录取难度和门槛很高。
图（Graph）是一种表示对象之间关系的抽象数据结构。图由节点（Vertex）和边（Edge）组成，节点表示对象，边表示对象之间的关系。图可以用于建模各种实际问题，如社交网络、交通网络、电力网络等。
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
会话推荐是推荐领域的一个子分支, 美团平台增长技术部也在该领域不断地进行探索。不久前，该部门提出的跨会话信息感知的时间卷积神经网络模型CA-TCN被国际会议ICDM NeuRec Workshop 2020接收。本文会对论文中的CA-TCN模型进行介绍，希望能对从事相关工作的同学有所帮助或者启发。
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。
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。
Directed Graph Contrastive Learning 论文摘要：
在这之前已经写了数组、链表、二叉树、栈、队列等数据结构，本篇一起探究一个新的数据结构：图（Graphs ）。在二叉树里面有着节点（node）的概念，每个节点里面包含左、右两个子节点指针；比对于图来说同样有着节点（node），在图里也称为顶点（vertex），顶点之间的关联不在局限于2个（左、右），一个顶点可以与任意（0-n个）个顶点进行链接，这称之为边（edge）。 一般会把一个图里面顶点的集合记作 V ，图里面边的集合记作 E，图也就用 G(V,E) 来表示。
DAG是公认的下一代区块链的标志。本文从算法基础去研究分析DAG算法，以及它是如何运用到区块链中，解决了当前区块链的哪些问题。 关键字：DAG，有向无环图，算法，背包，深度优先搜索，栈，BlockChain，区块链 图 图是数据结构中最为复杂的一种，我在上大学的时候，图的这一章会被老师划到考试范围之外，作为我们的课后兴趣部分。但实际上，图在信息化社会中的应用非常广泛。图主要包括： 无向图，结点的简单连接 有向图，连接有方向性 加权图，连接带有权值 加权有向图，连接既有方向性，又带有权值 图是由
上一章介绍了数字电路的重要概念原语，可以用来做门级的元件。这一章里，我们在原语的基础上再引入模块的概念。
使用基于有限有向图的调度框架，可以控制在线服务中异步调度的流程，但这对分支路径的管理不够友好，随着节点增多，调度流程会越来越复杂而难以控制。因此我们实现了支持分支路径的图调度框架，解决普通图调度框架可扩展性差的问题。
知识图谱本质（Knowledge Graph）上是一种叫做语义网络（semantic network）的知识库，即具有有向图结构的一个知识库；
分手厨房（Over Cooked!）是一款以高难度合作著称的游戏，在形形色色的厨房中，你需要和你的同伴一起克服重重难关，按照指定的顺序生产出美味佳肴，满足客人的味蕾。在游戏过程中，制作一道菜需要完成许多的步骤，以第一关中的寿司为例，需要蒸米饭、切鱼片、切黄瓜、然后用紫菜把他们包在一起，与此同时你还要兼顾洗掉脏盘子。不难看出，当有多个玩家参战的时候，这里有些工序是可以同时进行的（比如蒸米饭和切鱼片），但也有些工序是有顺序依赖的（比如只有一个案板，那么切鱼片和切黄瓜就不可能同时进行），那么，如何才能将所有的工序进行一个合理的排序，来保证其正常运作呢？
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