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GNN学习（一）：基础知识
1 # !usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 _*- 3 # @Time :2022/8/20 10:46 4 # @Author: VVZ 5 # @File :1.2.py 6 7 8 import numpy as np 9 import pandas as pd 10 import networkx as nx 11 12 edges = pd.DataFrame() 13 edges['sources']CS224W图机器学习笔记2-图机器学习的传统方法
图机器学习的传统方法 课程和PPT主页 传统图机器学习流程 传统图机器学习流程可分为以下四步： 第一步是根据不同的下游任务为节点/链接/图的人工设计特征（hand-designed features）第二步是将我们设计特征构建为训练数据集 第三步是使用训练数据集训练一个机器学习模型，常见的有随图或网络中的中心性
图或网络中的中心性 一、点度中心性（degree centrality）计算： 二、特征向量中心性（eigenvector centrality）计算： 三、中介中心性（betweenness centrality）计算： 四、接近中心性（closeness centrality）计算： 网络由节点（node）和连接它们的边（edge）构成。例如，微信好友的关系是相互的关键词提取-论文研读-betweenness centrality相关算法（2）
项目实训记录系列博客 一马当先，争做国家栋梁。 博客说明 本博客初衷是用于学校项目实训知识梳理、工作内容、收获感悟的记录。 若能在您的学习之路上有所帮助，不胜荣幸。但若需转载，也请注明出处。 博客包含以下内容（也是开篇提到的），但不意味着每一篇都会囊括所有；同时，也并非意味