图论、图算法与图学习

2019 年 6 月 24 日 专知
图论、图算法与图学习

导读

本文整理了Maël Fabien发布了关于图论、图算法和图学习博客的前两篇(图论和图算法),主要内容是介绍图的概念、性质和应用。


作者 | Maël Fabien

编译 | Xiaowen


https://towardsdatascience.com/introduction-to-graphs-part-1-2de6cda8c5a5


图论(第一篇):主要概念、性质、应用


如今,图正成为机器学习的核心,无论你是否希望通过预测潜在的联系、发现欺诈、了解客户的租车服务行为或提供实时建议来了解社交网络的结构。

在本文中,我们将讨论以下主题:

  • 什么是图?

  • 如何存储图?

  • 图的类型和性质

  • python中图示例

这是三篇专门讨论图论、图算法和图学习的系列文章的第一篇。 


详细内容见原文:

https://towardsdatascience.com/introduction-to-graphs-part-1-2de6cda8c5a5


https://towardsdatascience.com/graph-algorithms-part-2-dce0b2734a1d


图算法(第二篇):主要概念、性质、应用

在本文中,我们将介绍:

  • 主要的图算法

  • 用例展示

  • Python示例

这是三篇专门讨论图论、图算法和图学习的系列文章的第二篇。 


在上一篇文章中,我们介绍了图的主要类型,以及描述图的基本特征。我们现在将介绍更多细节、图分析/算法以及分析图的不同方法。为了理解上下文,这里有一些图形算法的用例:

  • 实时欺诈检测

  • 实时推荐

  • 简化法规遵守情况 

  • 管理和监视复杂网络

  • 标识和访问管理

  • 社交应用程序/功能

  • ……


详细内容见原文:

https://towardsdatascience.com/graph-algorithms-part-2-dce0b2734a1d


-END-

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