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  • 笔记(三)传统图机器学习的特征工程-节点


    1、不同种类的任务

    2、传统图机器学习的几个层面

    (人工特征工程+机器学习)

    3、属性特征-节点本身的特征

    4、连接特征-节点的结构信息

    5、训练-预测

    6、好模型需要好数据

    -人工构造的特征(特征工程)-节点、连接、全图-无向图

    7、节点层面的预测

    半监督学习:训练时用到了未标记节点的特征,所以是半监督

    8、节点的连接特征

    度、重要度、聚集系数、子图模式

    节点的度:

    节点的重要度:可以从不同方面观察

    节点的重要度-特征向量=节点邻居节点重要度求和,属于递归问题

    节点的重要度-交通要道=作为连接结点

    节点的重要度-最近路径=去哪都近

    节点的重要度-集群系数-三角形

    节点的重要度-集群系数-子图个数(同分异构体)

    GDV

    如何区别抱团社群?

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/hlllllllhhhhh/article/details/132887123
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