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2 Repos

Awesome GitHub RepositoriesNode Embeddings

Techniques for representing graph nodes as low-dimensional vectors that capture structural and neighborhood information.

Distinct from Graph Node Filtering: Candidates focus on graph database mutations or visual pipelines, not the ML task of vector embedding generation.

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Awesome Node Embeddings GitHub Repositories

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  • tkipf/pygcnAvatar von tkipf

    tkipf/pygcn

    5,404Auf GitHub ansehen↗

    pygcn ist eine PyTorch-Bibliothek und ein Framework zur Implementierung von Graph Convolutional Networks. Sie bietet Tools für semi-überwachte Knotenklassifizierung und die Generierung von Knoteneinbettungen aus graphstrukturierten Daten. Das System konvertiert Graph-Knoten in niedrigdimensionale Vektoren basierend auf Nachbarschaftsmustern und lokalen Ähnlichkeiten. Es ermöglicht die Vorhersage von Knoten-Labels durch die Nutzung sowohl einer kleinen Menge gelabelter Beispiele als auch der gesamten Graphtopologie. Die Bibliothek deckt relationale Datenanalyse und semi-überwachtes Graph-Learning ab. Sie enthält Rechenprimitive für Message-Passing, Adjazenz-Transformation und symmetrische Normalisierung.

    Converting complex graph nodes into simple vectors to analyze community structures and local patterns using PyTorch.

    Python
    Auf GitHub ansehen↗5,404
  • shenweichen/graphembeddingAvatar von shenweichen

    shenweichen/GraphEmbedding

    3,844Auf GitHub ansehen↗

    GraphEmbedding is a graph network representation library and node embedding framework. It provides a toolkit for transforming complex network nodes into low-dimensional vector spaces, enabling the integration of relational graph data into machine learning workflows. The library functions as a dimensionality reduction toolkit and network topology analysis tool. It uses matrix-factorization techniques to preserve global connectivity and employs random-walk sampling with skip-gram based vector optimization to learn numerical representations of nodes. The framework covers several domain-specific

    Implements a framework for learning node embeddings using random-walk sampling and skip-gram optimization.

    Pythondeepwalkgraphgraphembedding
    Auf GitHub ansehen↗3,844
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