Stellargraph：图上的机器学习之星stellargraph

简介：
Stellargraph是用于图数据上机器学习的开源库，支持复杂关系网络中的深度学习与传统机器学习方法，助力研究者和开发者探索、理解和预测实体间的关系。 StellarGraph是一个用于图结构数据机器学习的Python库。它提供了最新的算法来发现模式并回答关于这类数据的问题，适用于节点和边表示学习、整个图分类、链接预测等多种任务。 图结构化数据通过将实体视为节点并将它们之间的关系视为边来建模，并且可以关联与这些实体相关的属性信息。例如，在一个包含人的图形中，人被视为节点，友谊作为连接他们的边，而年龄和个人资料创建日期等信息则为相关属性。 StellarGraph支持多种类型的图分析：同构的（仅具有一种类型节点和链接）；异构的（具有不同种类的节点或/和链接），包括知识图这种极端形式。它还适用于有无与节点关联的数据，以及带边权重的情况下的图形处理。 该库建立在NumPy、SciPy、Scikit-Learn及Keras之上，并且是用户友好型、模块化并可扩展的。StellarGraph能够与其他基于这些基础构建的代码（如标准Keras层）流畅地互操作，从而可以轻松对其进行拓展和定制。