文件名称：GraphKernel:用于评估networkX图中节点之间基于网络传播的相似性度量的软件包
文件大小：161KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-17 07:39:20
JupyterNotebook
GraphKernel Python程序包可评估networkX图形中节点之间的几种相似性度量，并根据与源节点子集的相似性对网络节点进行排名。 该软件包经过优化，可利用矢量化的numpy和scipy表达式以获得近乎原生的性能。 它可用于在网络科学问题中快速比较不同的基于网络传播的相似性度量，例如基因优先级和疾病模块检测。 该软件包中的方法受到网络传播框架的启发，该框架在精彩的论文“网络传播：遗传关联的通用放大器”中解释过，Cowen等人。 （2017），Nat Rev遗传学。 注意：术语“内核”在这里非常宽松地用于表示节点之间的相似性/投影矩阵，即使它不遵守基本内核属性（对称性/正定性）时也是如此。 同样，命名图内核不指图之间的相似性内核，而仅指节点之间的相似性内核。 对于评论，问题和错误报告： 请参阅Jupiter笔记本GraphKernel_tutorial.ipynb中的
【文件预览】：
GraphKernel-master
----deg_preserve_generator.py(4KB)
----__init__.py(35B)
----GraphKernel.py(23KB)
----LICENSE(34KB)
----README.md(3KB)
----GraphKernel_tutorial.ipynb(204KB)
----statsig.py(1KB)
----kernels.py(2KB)