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图嵌入(Graph Embedding)有哪些应用,常用的表示学习方法有哪些

网络嵌入方法(Network Embedding)旨在学习网络中节点的低维度潜在表示,所学习到的特征表示可以用作基于图的各种任务的特征,例如分类,聚类,链路预测和可视化。 常用的Graph Embedding方法有: 1、DeepWalk 是第一个被提出来使用表示学习(或深度学习)社区的技术的网络嵌入方法。

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业界有哪些做的不错的知识图谱产品

随着知识图谱越来越火,很多公司都在应用或布局知识图谱,市场上也涌现出越来越多的知识图谱相关的产品,市场上有哪些做的不错的知识图谱产品,值得我们参考,以下列举一些相关产品,欢迎评论区补充。 1、业界系统产品 企业信息查询是最典型的应用: 鹰眼查、企查查 percent百分点: ...

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janusgraph源码分析1-下载编译启动

转自:janusgraph源码分析1-下载编译启动 date: 2018-04-26title: "janusgraph源码分析1-下载编译启动"author: "邓子明"tags: - 源码 - janusgraph categories: - 源码分析 janusgraph源码分析1-下.

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分布式编程模型的设计与演化

本文主要内容是分布式编程模型设计与演化,具体分为分布式编程模型的背景、MapReduce编程模型、关系型数据编程模型、分布式图计算模型分布式编程未来展望五部分。

图计算 分布式编程 MapRedue 关系型数据编程

基于MaxCompute的图计算实践分享-解析图加载过程

一、前言 MaxCompute Graph 是基于飞天平台实现的面向迭代的图处理框架,为用户提供了类似于 Pregel 的编程接口。MaxCompute Graph(以下简称 Graph )作业包含图加载和计算两个阶段: 加载,将存储在表中的数据载入到内存中,以点和边的形式存在; 计算,遍历内

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基于MaxCompute的图计算实践分享-图加载过程

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基于MaxCompute的图计算实践分享-Aggregator机制介绍

Aggregator是MaxCompute-GRAPH作业中常用的feature之一,特别是解决机器学习问题时。MaxCompute-GRAPH中Aggregator用于汇总并处理全局信息。本文将详细介绍的Aggregator的执行机制、相关API,并以Kmeans Clustering为例子说明Aggregator的具体用法。

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基于MaxCompute的图计算实践分享-Resolver简介

Resolver简介 在学习使用MaxCompute-Graph计算模型时,resolver是一个不容易理解的概念。在MaxCompute帮助文档 https://help.aliyun.com/document_detail/27903.

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