图神经网络05-基于Graph的传统机器学习理论
图学习任务我们简单回顾下，上一节我们介绍了，图的机器学习任务主要是以下三种：Node Level:节点级别Link Level：边级别Graph Level：图级别并且三部分难度依次是由浅入深的传统ML流程定义和设计节点/边/图的特征对所有训练数据构造特征训练ML模型（1）随机森林（2）支持向量机（3）神经网络等应用模型给定一个新的节点、边、图，然后获取特征进行预测我们总结下 基于Graph的机....
图神经网络01-基于Graph的机器学习简介（下）
4 Graphs ML的应用实例我们前面也提到过基于Graphs的机器学习可以做哪些任务：Graph级别的预测，比如预测Graph的类型以及图的生成，比如预测整个分子团的属性节点级别的任务：这个也是较常见的，比如节点标签预测、节点学习等，判断节点是用户或者商品社区级别：发现新的子图，构建新的节点社区或者簇，常见的方式是图聚类边级别的预测：预测两个节点之间是否存在新的关系其他任务：图生成-比如新的....
图神经网络01-基于Graph的机器学习简介（上）
1 为什么需要GraphsGraphs(图)是用于描述和分析具有关系/互动的实体的通用语言因为图论以及Graph充斥在我们学习和生活的方方面面：Event Graphs：事件图谱，比如我们常见的飞机航班图，从登机到我们安全抵达目的地，其中航班飞机与乘客之间发生了许多事情。Computer Networks：计算机网络拓扑图，在万维网中人们通过各种形式正在冲浪，云服务器、中转机、个人电脑组成了一个....
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