文件名称：network-representation-learning:网络表示学习
文件大小：2.95MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-04 23:22:07
network-representation-learning Python
网络表示学习 重新实现了四种网络表示学习算法 ，根据腾讯微博数据集评估，AUC：0.7548 ，对腾讯微博数据集进行评估，AUC：0.7608 ，在腾讯微博数据集上评估，AUC：0.7553 ，对Cora数据集进行评估，预测准确性：0.805 用法 转到源目录，使用以下命令运行： python3 deepwalk_for_tencent.py [or line_for_tencent.py, node2vec_for_tencent.py, grarep_for_cora.py] 要求 麻木 科学的 网络x Gensim 火炬 scikit学习
【文件预览】：
network-representation-learning-master
----source()
--------deepwalk_for_tencent.py(840B)
--------deepwalk.py(2KB)
--------grarep_for_cora.py(1KB)
--------node2vec.py(3KB)
--------utils.py(2KB)
--------node2vec_for_tencent.py(849B)
--------grarep.py(1KB)
--------data_utils_cora.py(2KB)
--------line.py(2KB)
--------line_for_tencent.py(4KB)
----models()
--------.ignore(0B)
----tencent()
--------train_edges.npy(3.24MB)
--------test_edges.npy(391KB)
--------README.txt(1KB)
--------val_edges.npy(195KB)
--------val_edges_false.npy(391KB)
--------test_edges_false.npy(781KB)
--------adj_train.npz(991KB)
----cora()
--------cora.content(7.46MB)
--------cora.cites(68KB)
--------README.txt(2KB)
----README.md(813B)
----data()
--------.ignore(0B)