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Knowledge graphs are structured representations of real world facts. However, they typically contain only a small subset of all possible facts. Link prediction is a task of inferring missing facts based on existing ones. We propose TuckER, a relatively simple but powerful linear model based on Tucker decomposition of the binary tensor representation of knowledge graph triples. TuckER outperforms all previous state-of-the-art models acrossstandardlinkpredictiondatasets. Weprove that TuckER is a fully expressive model, deriving the bound on its entity and relation embedding dimensionality for full expressiveness which is several orders of magnitude smaller than the bound of previous state-of-the-art models ComplEx and SimplE. We further show that several previously introducedlinearmodelscanbeviewedasspecial cases of TuckER.

图分割算法 ============================ 该软件包包含多路分区算法：FMS（Fiduccia-Mattheyses-Sanchis）、PLM（通过锁定移动进行分区）、PFM（通过自由移动进行分区），详见 [DaAy97]。 图分区问题 图划分问题定义如下：给定一个输入图，将其划分为给定数量的几乎相等大小的部分，使得cutsize，即端点位于不同部分的边权重之和，被最小化。 这个问题有很多变化，并且在很多领域都有重要的应用。 不幸的是，这个问题是 NP 难的，所以这个包中的算法是启发式的（但它们工作得非常好）。 一个相关的问题是超图分区问题。 如果您不知道超图是什么，请记住这一点：在图中，您有顶点和边，其中每条边都连接两个顶点； 在超图中，您有顶点和超边，其中每个超边都连接两个或多个顶点。 由于超图可以很好地模拟电子电路，因此通常说超图具有单元和网络，而不是顶

graph cut的GPU实现. CVPR08文章的代码 data 文件夹中的输入图片为txt格式

TE故障检测数学代码用于故障检测的动态图嵌入 论文“用于故障检测的动态图嵌入”的代码 Matlab版本应晚于R2015b 演示代码可在目录“ Matlab_code”中找到。 开发它们以对故障1的数据进行故障检测。开发文件“ myConstructW.m”以获得等式（6）的相似性。 在文件中，我们根据本文中的等式给出注释。 主程序“ myfunction_tensorLPP_markov_paper.m”可以直接运行。 “ TensorLGE.m”和“ TensorLPP.m”是主程序所需的代码。 “ TensorLGE.m”和“ TensorLPP.m”都是由邓凯（Deng cai）设计的，邓蔡是发表在《神经信息处理系统18》（NIPS 2005）上的论文“ Tensor子空间分析”的第二作者。 文件“ kde.m”是内核密度估计的代码，用于确定T2和SPE统计信息的控制限制。 “ File_published_by_matlab_in_PDF.pdf”是运行结果以及使用MATLAB:registered:R2015b发布的代码。 “ Files_and_results_published_by_matl

PositionRank PositionRank是ACL 2017论文关键字方法中描述的关键字提取方法。 该方法通过基于图的算法来搜索关键词，并通过共生词的位置信息对PageRank进行偏置。 如果为其他语言创建令牌生成器，则不仅可以使用英语学术文档，还可以使用任何其他语言的文档。 >> > from position_rank import position_rank >> > from tokenizer import StanfordCoreNlpTokenizer >> > title = "PositionRank: An Unsupervised Approach to Ke

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图形可视化工具 绘制您自己的图形并可视化最常见的图形算法 此 Web 应用程序允许您从零开始绘制图形，并具有有向边和加权边的可能性，并可视化 CS 中已知图形的不同算法。 特征 绘制具有无向/有向和未加权/加权边的图 可视化多种图形算法 将图形保存为 JSON 格式的文本，可用于随时恢复图形 内置 前端 - 算法 目前它有7种不同的算法 广度优先搜索 深度优先搜索 拓扑排序 Dijkstra 算法 贝尔曼-福特算法 克鲁斯卡尔 普里姆 以相对简单的方式添加更多算法

头文件graph.h，编写图像类要使用到的头文件，下载后有提示解压方法和位置