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GCN_链接预测：基于PyTorch的GCN链接预测方法

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • LinkPrediction.rar_链路预测预测_python链路预测;
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    本项目为Python实现的链路预测工具包，适用于社交网络分析与推荐系统等领域。通过机器学习算法预测潜在连接关系，提升数据挖掘效率和准确性。 链路预测程序的Python源代码。
     
  • KGE：用于链接预测的知识图嵌入
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    KGE是一种先进的知识图谱技术，专注于通过链接预测来完善和扩展现有的知识库。此方法利用深度学习模型在大规模数据集上进行训练，以捕捉实体间复杂的关系模式并预测潜在的连接，从而增强人工智能系统的推理能力。 凯格知识图嵌入（KGE）库是与统计关系学习（SRL）相关的最新技术的一种实现方法，用于解决链接预测问题。这些技术将大型知识图的结构映射到能够预测新三元组中缺失关系的模型上。此代码实现了多种技术，包括TransE、DistMult、RESCAL和ComplEx。 该系统是在Python 2.7环境中开发的，并且依赖于rdflib、downhill 和 theano 等软件包。安装这些依赖项的方法是：使用pip命令进行安装： ``` pip install rdflib downhill theano ``` 最简单的方式生成并评估模型，可以通过调用run.py脚本来实现。参数包括model（可选技术）、data（数据集的完整路径），k（嵌入向量维度）以及epoch (历元执行次数) 和 folds(用于K折交叉验证中的折叠数量)。 使用这些工具来运行KGE技术的方法是： ``` python run.py ```
     
  • 基于知识图谱嵌入的链接预测综述
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    本文为读者提供了关于知识图谱中链接预测方法的全面回顾，重点介绍了基于知识图谱嵌入技术的进展，并分析了当前研究趋势与未来挑战。 知识图谱是一种结构化的信息表示方式，它通过图形化的方式对现实世界的知识进行建模。在知识图谱中，节点通常代表各种实体（如人、地点），边则表示这些实体之间的关系，而标签用来定义这些关系的类型。这种模型能够清晰展示实体间的相互联系和属性。 链接预测是知识图谱领域中的一个重要任务，其目标在于预测知识图谱中存在的缺失信息或事实，即推测出可能存在的实体间的关系。这项技术的核心价值在于解决知识图谱不完整的问题，并帮助构建更加准确、全面反映现实世界复杂关系的知识图谱。 在进行链接预测时，基于知识图谱嵌入的方法近年来取得了显著进展。这些方法通过将实体和它们之间的关系转化为低维向量空间中的表示形式来实现目标，使得具有相似属性或特征的实体在这个空间中相互接近。利用机器学习尤其是深度学习技术，可以训练得到这样的向量表达，并在预测阶段依据计算出的向量间距离来进行链接预测。 尽管已经提出了多种不同的链接预测方法（包括基于规则的方法和模型驱动的方法），但基于嵌入的技术因其在一些基准测试中的优异表现而备受关注。然而，目前对于这些技术中各种设计选择的影响研究还不够充分，并且现有的评估标准可能过于偏向某些特定实体的特性分析，忽略了知识图谱整体结构的重要性。 为了填补这一空白，在这项新的研究工作中，研究人员对16种最先进的基于嵌入的方法进行了全面比较和实验性评价。他们不仅考虑了传统的规则基线方法，还提供了详细的基准测试结果来评估各种技术的有效性和效率。通过这样的深入分析与对比，该研究旨在为知识图谱的链接预测领域提供一个更为全面的研究参考。 在工业界和学术界的广泛应用中，知识图谱作为一种组织信息的方式发挥着重要作用；而作为解决其不完整性问题的关键手段之一，链接预测正逐渐成为这一领域的热点。尽管基于嵌入的方法因其实验中的出色表现备受青睐，但研究者们也指出了该领域的一些不足之处：例如缺乏对设计选择影响的充分探讨以及评估方法可能存在偏差的问题。通过进一步的研究与分析，研究人员可以更深入地理解各种链接预测技术的优点和局限性，并推动相关领域的持续进步。
     
  • Neo4j图分析——链接预测算法(Link Prediction Algorithms)
    优质
    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)
    优质
    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。
     
  • 基于GCN网络的Cora和Citeseer数据集中链路预测实现
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    本研究利用图卷积网络（GCN）在Cora和Citeseer数据集上进行链路预测实验，探索节点特征与结构信息融合对模型性能的影响。 在Cora和Citeseer数据集上使用图卷积神经网络进行链路预测，包括GCN网络的搭建、Cora和Citeseer数据集的数据预处理，以及链路预测模型的训练和测试代码。
     
  • FB15K-OWE中的知识图谱链接预测与关系预测数据集
    优质
    简介：FB15K-OWE是用于评估知识图谱中链接预测和关系预测性能的数据集，基于Freebase构建，增加了观察不到的工作实体及其关系。 开放域知识图谱数据集是在FB15K的基础上构建的，并添加了实体描述信息。
     
  • 链路预测.pdf
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    《链路预测》一文探讨了在复杂网络中预测未来节点间连接的方法与应用，涵盖理论模型及实际案例分析。 吕琳媛和周涛的链路预测教材是研究复杂网络链路预测的最佳参考。