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Neo4j图分析——链接预测算法(Link Prediction Algorithms)

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简介：
简介：本文探讨了在Neo4j中应用链接预测算法进行图数据分析的方法，揭示潜在连接以优化关系型数据库的理解与运用。 本段落重点介绍了Adamic-Adar算法、CommonNeighbors以及PreferentialAttachment等相关内容。文章来自简书平台，并由火龙果软件Anna编辑推荐。链接预测是图数据挖掘中的一个重要问题，其目的是为了预测图中缺失的边或未来可能出现的新边。这些算法主要用于评估两个相邻节点之间的亲密程度，通常情况下，亲密度越大的节点之间得到的分值也会越高。

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  • Neo4j图分析——链接预测算法(Link Prediction Algorithms)
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    简介：本文探讨了在Neo4j中应用链接预测算法进行图数据分析的方法，揭示潜在连接以优化关系型数据库的理解与运用。 本段落重点介绍了Adamic-Adar算法、CommonNeighbors以及PreferentialAttachment等相关内容。文章来自简书平台，并由火龙果软件Anna编辑推荐。链接预测是图数据挖掘中的一个重要问题，其目的是为了预测图中缺失的边或未来可能出现的新边。这些算法主要用于评估两个相邻节点之间的亲密程度，通常情况下，亲密度越大的节点之间得到的分值也会越高。
     
  • Neo4j图分析——链接预测算法(Link Prediction Algorithms)
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    简介：本文探讨了在Neo4j中实现的链接预测算法，通过分析节点间的关系和相似性来预测潜在的新连接，提升图数据的洞察能力。 本段落重点介绍了Adamic-Adar算法、CommonNeighbors（共同邻居）以及PreferentialAttachment等相关内容。链接预测是图数据挖掘中的一个重要问题，旨在预测图中丢失的边或未来可能出现的边。这些算法主要用于判断相邻两个节点之间的亲密程度，通常亲密度越大的节点之间得分越高。 Adamic-Adar是一种基于节点间共同邻居来计算亲密度的方法，由Lada Adamic和Eytan Adar在2003年提出。其公式如下： 其中N(u)代表与节点u相邻的节点集合。
     
  • 时间感知链路预测源码：Time-Aware-Link-Prediction
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    Time-Aware-Link-Prediction 是一个开源项目，专注于通过考虑时间因素来预测复杂网络中的链接形成。该源码提供了一种新颖的方法论框架，适用于社交网络分析、推荐系统等多个领域。 时间感知链路预测算法及其所有附加函数都是用特定编程语言编写的。我们采用张量模型来表示数据，并通过老化函数模拟随时间推移的信息保留情况。接着执行张量分解，评估重建的关联矩阵中链接的存在性。此方法的核心思想基于先前的研究成果[1]。 如果您使用该研究进行相关工作，请引用以下文献： @inproceedings{Kuchar2015-WEBIST-TimeAwareLinkPrediction, author = {Jaroslav Kuchar and Milan Dojchinovski and Tomas Vitvar}, title = {Time-Aware Link Prediction in RDF Graphs}, booktitle = {11th International Conference on Web Information Systems and Technologies (WEBIST)}
     
  • Loan-Prediction-Analysis: 贷款预测分析
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    贷款预测分析通过利用统计学和机器学习技术，评估个人或企业的信贷风险，旨在提高贷款审批过程中的准确性和效率。 贷款预测分析涉及利用历史数据和模型来预估未来的贷款行为、违约风险以及其他关键指标。这有助于金融机构优化风险管理策略，并为潜在借款人提供更加个性化的服务方案。通过深入研究各种影响因素，如信用评分、收入水平及还款记录等，可以提高预测的准确性和可靠性。
     
  • 基于矩阵分解的DeepWalk链接预测算法
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    本研究提出了一种结合矩阵分解与DeepWalk技术的新型深度学习框架，用于提升社交网络中的链接预测准确性。通过分析用户行为模式和网络结构特征，该方法在多个数据集上展现出卓越性能。 现有的链路预测方法主要依赖于基于邻居、路径以及随机游走的数据来源，并且这些方法通常使用节点相似性假设或最大似然估计作为理论基础，而缺乏对神经网络的应用研究。然而，一些研究表明，利用神经网络的DeepWalk算法可以更有效地提取出复杂网络中的结构特征，已有证据表明DeepWalk等同于目标矩阵分解技术。基于这一发现，我们提出了一种新的链路预测方法——LPMF（即基于矩阵分解的DeepWalk链路预测算法）。此算法首先通过使用矩阵分解形式的DeepWalk来获取网络节点表示向量；其次计算每对节点之间的余弦相似度，并构建出目标网络中的相似度矩阵。最后，利用该相似度矩阵在三个实际引文数据集中进行实验验证。 实验结果显示，所提出的LPMF链路预测算法优于现有的20多种其他方法，在挖掘复杂网络中隐藏的结构关联性方面表现出色，并且在真实世界的链接预测任务上也展示了卓越的表现能力。
     
  • GCN_链接预测：基于PyTorch的GCN链接预测方法
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    本项目采用PyTorch实现了一种基于图卷积网络（GCN）的链接预测方法。通过分析节点特征与结构信息，有效提升了复杂网络中潜在连接关系的预测精度。 该项目旨在使用PyTorch上的GCN模型进行专利CPC节点的链接预测。为了实现这一目标，采用了Kipf提出的通用GCN架构，并从移动支付行业爬取相关专利数据，在Google专利高级搜索中通过关键词“移动支付”获取专利号。 利用获得的专利号检索所有相关信息后，构建了邻接矩阵和特征矩阵，然后删除不必要的链接并将数据划分为训练集与验证集。接着，通过对GCN图层进行操作来生成新的节点特征，并计算各节点对之间的相似度。通过最小化带有标签信息的损失函数并更新权重的方式完成模型训练。 项目执行时使用以下命令： - `python crawling.py` - `python removelinks.py` - `python features.py` - `python train.py` 最佳训练轮次为44至46。参考文献包括kenyonke/LinkPredictionGCN和tkipf/pygcn。
     
  • Graph Partitioning Algorithms: 多路图划分算法
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    简介：本文探讨了多路图划分算法，旨在高效地将大规模复杂网络或图形数据分割成多个部分，以优化计算资源利用和加速数据分析处理。 图分割算法 该软件包包含多种分区算法：FMS（Fiduccia-Mattheyses-Sanchis）、PLM（通过锁定移动进行分区）以及PFM（通过自由移动进行分区），详见相关文献。 **图划分问题** 定义为给定一个输入图，将其划分为指定数量的几乎等大小的部分。目标是使cutsize最小化，即端点位于不同部分之间的边权重之和要尽可能小。此问题有许多变体，并在众多领域中具有重要的应用价值。遗憾的是，该问题是NP难解的，因此软件包中的算法为启发式方法（但它们通常表现得很好）。 **超图分区问题** 与图划分相关的一个问题是超图划分。如果您不熟悉超图，请记住以下区别：在普通图形中，存在顶点和边，并且每条边连接两个顶点；而在超图中，则有顶点及多连结的“超级”边（即每个超级边可以链接一个以上的顶点）。由于这种特性，超图非常适合模拟电子电路中的单元与网络。因此，在讨论这类问题时，通常会用到术语如单元和网络来描述其组成部分。
     
  • Link Prediction中的相似性计算方法实例.rar
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    本资源为《Link Prediction中的相似性计算方法实例》，内含多种链接预测技术中应用的相似度计算方法的具体案例与分析。适合研究网络科学、社会网络分析等领域的学习者和研究人员参考使用。 根据吕琳媛、周涛《链路预测》中的相似性指标计算示例，参考附录提供的代码使用Python和Matlab分别实现了CN（Common Neighbors）、Jaccard 和 RA（Resource Allocation）指标的计算方法。为了验证这些实现的有效性和准确性，我们采用书中提供了一个简单的五点无权无向网络进行测试，并成功地使结果与作者给出的数据一致。 本项目包含以下文件： 1. 书中的相似性指标计算示例原文。 2. 网络邻接表.txt 文件（用于表示简单五点网络结构）。 3. Matlab代码实现。 4. Python代码实现，包括生成的网络图。
     
  • 数据分析期末作业：蛋白质预测（Protein Prediction）
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    本项目为数据分析课程期末作业，旨在通过机器学习算法预测蛋白质结构。我们收集并分析了大量生物化学数据，训练模型以提高对蛋白质功能和相互作用的理解。 数据分析作业：蛋白质预测。这是我的期末数据分析作业内容。
     
  • chennai-house-price-prediction: 利用Catboost算法进行房价预测
    优质
    本项目利用Catboost机器学习算法对印度钦奈地区的房价进行预测分析，旨在提供准确可靠的房产价值评估。 钦奈房屋价格预测项目由KLN工程学院的Mohamed Riyaz.k和Nithish Kumar.M完成。该项目使用了多种算法来预测房价，包括XGBOOST、LGBOOST（LGBM）、CatBoost以及随机森林。 具体步骤如下： 1. 从kaggle导入数据集 2. 数据预处理 3. 标签编码 4. 训练/测试数据分割 5. 特征提取： - 轻度渐变增强（LGBMRegressor） - 随机森林（RandomForestRegressor） - CatBoost（CatBoostRegressor） - 极端梯度提升（XGBRegressor） 6. 进行预测 7. 评估结果：在所有算法中，Catboost由于其较高的精度而表现最佳。最终的准确率排名如下： 精确算法 | 准确度 ---|--- 1） CatBoostRegressor | 99.3% 2） LGBM回归器 | （注：原文未明确给出LGBM的具体百分比数值） 根据评估结果，Catboost在所有测试中均表现出最高的预测精度。