生成图graph embedding的代码
时间: 2023-10-07 08:06:16 浏览: 288
这里给出一个简单的Python代码实现,使用networkx和node2vec库来生成图嵌入(graph embedding):
```python
import networkx as nx
from node2vec import Node2Vec
# 创建一个无向图
G = nx.Graph()
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('B', 'C')
G.add_edge('C', 'D')
G.add_edge('D', 'E')
G.add_edge('E', 'F')
G.add_edge('F', 'A')
# 使用Node2Vec生成图嵌入
node2vec = Node2Vec(G, dimensions=2, walk_length=10, num_walks=100)
model = node2vec.fit(window=10, min_count=1)
# 输出每个节点的嵌入向量
for node in G.nodes():
print(node, model.wv[node])
```
在这个例子中,我们使用了一个简单的六个节点的无向图,并使用Node2Vec生成了每个节点的二维嵌入向量。具体来说,我们设置了每个随机游走的长度为10,总共进行了100次随机游走,生成的嵌入向量维度为2。最后,我们输出了每个节点的嵌入向量。
相关问题
生成平面极大过滤图的Python代码
以下是生成平面极大过滤图的Python代码:
```python
def max_planar_filter(g):
"""
This function takes an undirected graph g and returns its planar maximum filtered graph.
"""
p = nx.planar_embedding(g)
mfg = nx.Graph()
for v in g.nodes():
mfg.add_node(v)
for face in p[0]:
if len(face) == 3:
u, v, w = face
if g.has_edge(u, v) and g.has_edge(v, w) and g.has_edge(w, u):
mfg.add_edge(u, v)
mfg.add_edge(v, w)
mfg.add_edge(w, u)
return mfg
```
该函数使用了 `networkx` 库,首先通过 `planar_embedding` 函数生成输入图的一个平面嵌入。然后遍历平面嵌入中的每个面,如果该面为三角形并且输入图中存在该三角形的三条边,则在输出图中添加这三条边。最后返回生成的平面极大过滤图。
把文本内容生成知识图谱,python代码
生成知识图谱是指根据文本内容构建知识图谱的过程。这通常需要进行文本挖掘和信息抽取,提取出文本中的实体和关系,并将其转化为知识图谱的节点和边。
在 Python 中,可以使用第三方库来帮助生成知识图谱。例如,可以使用 Gensim 库中的 Word2Vec 模型来提取文本中的词向量,再使用 NetworkX 库来构建知识图谱。
以下是一个简单的示例代码,假设已经有一个包含文本内容的列表 `texts`:
```python
import gensim
import networkx as nx
# 对文本进行分词,并建立词典
dictionary = gensim.corpora.Dictionary(texts)
# 使用词典将文本转化为词袋表示
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
# 使用 Word2Vec 模型训练词向量
model = gensim.models.Word2Vec(corpus, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)
# 建立空的知识图谱
G = nx.Graph()
# 遍历文本中的所有词,并将其添加到知识图谱中
for word in model.wv.vocab:
G.add_node(word, embedding=model[word])
# 遍历文本中的所有句子,并根据词向量计算相似度
for text in texts:
for i, word in enumerate(text):
for j, other in enumerate(text):
if i == j:
continue
similarity = model.wv.similarity(word, other)
if similarity > 0.5:
G.add_edge(word
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