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在图邻接矩阵中区分0(零)和NAs

在图邻接矩阵中，0和NAs是两种不同的表示方式，用于区分图中节点之间的连接关系。

0表示无连接：在图邻接矩阵中，如果两个节点之间没有边连接，则可以用0来表示。0表示两个节点之间没有直接的连接关系。
NAs表示缺失值：在图邻接矩阵中，如果两个节点之间的连接关系未知或无法确定，则可以用NAs来表示。NAs表示两个节点之间的连接关系未被观测到或者无法获取。

区分0和NAs的作用是为了准确表示图中节点之间的连接关系。通过将连接关系表示为0或NAs，可以在后续的图分析和算法中进行相应的处理和判断。

举例来说，假设有一个社交网络的图，其中节点表示用户，边表示用户之间的关注关系。邻接矩阵中的0表示两个用户之间没有关注关系，而NAs表示两个用户之间的关注关系未知或无法确定。

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漫画：什么是 “图”？（修订版）

这样一来，顶点之间的边就有了方向的区分，这种带有方向的图被称为有向图。 ? 相应的，在QQ当中，只要我把你从好友里删除，你在自己的好友列表里也就看不到我了。...（貌似是这样）因此，QQ的好友关系可以认为是一个没有方向区分的图，这种图被称为无向图。图的表示 ? ? 邻接矩阵 拥有n个顶点的图，它所包含的连接数量最多是n（n-1）个。...如图所示，顶点0和顶点1之间有边关联，那么矩阵中的元素A[0][1]与A[1][0]的值就是1；顶点1和顶点2之间没有边关联，那么矩阵中的元素A[1][2]与A[2][1]的值就是0。...同时，无向图对应的矩阵是一个对称矩阵，V0和V1有关联，那么V1和V0也必定有关联，因此A[0][1]和A[1][0]的值一定相等。那么，有向图的邻接矩阵又是什么样子呢？ ?...邻接表和逆邻接表为了解决邻接矩阵占用空间的问题，人们想到了另一种图的表示方法：邻接表。 ? 在邻接表中，图的每一个顶点都是一个链表的头节点，其后连接着该顶点能够直接达到的相邻顶点。 ? ?

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ICLR 2020丨论“邻里关系”的学问：度量和改进图信息在图神经网络中的使用

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【译】图上的深度学习综述五、图自编码器

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