快步走 node2vec随机游走的多线程实现。 介绍 该存储库提供了node2vec随机遍历的多线程实现，并具有基于LRU缓存的别名表，它可以在有限的内存使用情况下进行处理，因此可以在单台计算机上遍历大型图。 测试了包含参数的23000个节点和2300万条边的图形 --walk_length=80 --num_walks=10 --workers=20 --max_nodes=50000 --max_edges=100000 --p=10 --q=0.01 仅使用了11GB的内存，并在2小时内完成遍历。 有关更多信息，请访问 。 先决条件 g ++ 4.8+。 用法 准备具有以下格式的输入数据： node1 node2 [edge_weight] node2 node3 [edge_weight] ... 默认情况下，edge_weight是1.0。 编译： make 运行

循环神经网络-Embedding层

今天的这篇论文是 MSRA 2015 年的工作——《LINE: Large-scale Information Network Embedding》，截至目前共有 1900 多引用，主要的是如何在大尺度网络中应用 Embedding 技术。 1. Introduction 之前介绍的 DeepWalk 采用分布式并行方式来训练模型，但如果在硬件资源有限的条件下该如何训练出一个拥有百万结点和数十亿条边的网络呢？针对这种情况，MSRA 的同学们提出了一种可以应用于这种大规模网络计算的新型算法——LINE。LINE 适用于任何类型的网络结构，无论是有向图还是无向图，以及是否加权（DeepWalk 只

中文XLNet预训练模型，该版本是XLNet-base，12-layer, 768-hidden, 12-heads, 117M parameters。

这也是一篇关于关于网络表述学习的综述，国外一篇很具代表性的survey，

配合文章代码实现 c++ 多线程调用嵌入的Python 文章详情 https://blog.csdn.net/u010383605/article/details/82057084 Python下载地址： https://www.python.org/downloads/windows/

EAkit 实体对齐工具包（EAkit），是许多实体对齐算法的轻量级，易于使用且高度可扩展的PyTorch实现。 算法列表来自 。 目录 设计 我们对现有的实体对齐算法进行排序并对其组成进行模块化，然后将抽象结构定义为1 Encoder-N Decoder（s） ，其中将不同的模块视为不同编码器和解码器的特定实现，以恢复算法的结构。 组织 ./EAkit ├── README.md # Doc of EAkit ├── _runs # Tensorboard log dir ├── data # Datasets. (unzip data.zip) │   └── DBP15K ├── examples

Deep Attributed Network Embedding by Preserving Structure and Attribute Information

TSNE-UMAP-嵌入可视化 一种简单易用的可视化嵌入方式！ 这个项目的博客文章在。 这个项目是什么？ 该项目是从派生。 它显示了如何在图像上使用预训练的InceptionV3模型并将其绘制在交互式3d地图中。 更新2020 Google已更新了嵌入项目，以支持新功能，其中包括对UMAP的支持。 为什么在独立投影仪上使用此功能？ 该项目使您可以可视化带有轻视堆栈的向量的任何阵列。 它旨在与任何库分离。 而且，它使用静态文件系统，因此您可以在不需要服务器的情况下发布结果。 例如 。 项目结构 |-- data <-- where to put raw data |-- Feature-extractor.ipynb <-- Demo of Embedding generation in a step by step fashion |-- index.html <-- The GU

Summary of the de-embedding methods 去嵌入总结.pdf