ANRL:ANRL:通过深度神经网络进行属性网络表示学习(IJCAI 2018) 源码
安尔 ANRL:通过深度神经网络进行的属性网络表示学习(IJCAI-18) 这是ANRL算法的Tensorflow实现,可为网络中的每个节点学习低维表示。 具体来说,ANRL由两个模块组成,即邻居增强自动编码器和属性感知跳过语法模型,以共同捕获节点属性接近度和网络拓扑接近度。 要求 python2.7或python3.6 张量流 网络 麻木 科学的 scikit学习 所有必需的软件包都在requirements.txt中定义。 要安装所有要求,只需使用以下命令: pip install -r requirements.txt 基本用法 输入数据 对于节点分类,每个数据集包含3个文件:边缘
文件列表
ANRL-master.zip
(预估有个17文件)
ANRL-master
requirements.txt
81B
.DS_Store
6KB
embed
citeseer.embed
4.56MB
utils.py
1KB
README.md
3KB
config.py
362B
graph
pubmed.edgelist
514KB
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