文件名称：socnl:SocNL 的实现 [Yamaguchi+, PAKDD15]
文件大小：4KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-15 09:46:52
Python
演示 sh demo.sh 结果toy.inferred和toy.result 用法 python socnl.py [training filepath] [graph filepath] [# of nodes] [# of labeled nodes] [# of labels] [lambda] > [inferred filepath] python evaluation.py [test filepath] [inferred filepath] > [result filepath] socnl.py 需要 numpy/scipy 文件格式 确保所有节点 ID 从 0 开始。 图形文件格式 [src node id] \t [dst node id] 查看玩具数据文件 训练文件格式 [node id] \t [label id] 确保在顶部列出标记的节点，在底部列出
【文件预览】：
socnl-master
----demo.sh(133B)
----evaluation.py(941B)
----toy_data()
--------training(38B)
--------graph(64B)
--------test(8B)
----LICENSE(1KB)
----socnl.py(2KB)
----.gitignore(675B)
----README.md(900B)