是否可以为相同的边标签但不同的连接顶点标签定义不同的属性？ - 腾讯云开发者社区

除了本节中介绍的Schema定义方式外，第30章高级教程中也讲了如何定义来提高性能。 1. 定义边的标签连接两个顶点的每条边都有一个标签，用来描述他们之间的关系。...关系类型边的标签和属性共同称为关系类型。关系类型的名称在图中必须是唯一的，这意味着属性和边标签不能具有相同的名称。...定义顶点标签像边一样，顶点也有标签。与边标签不同，顶点标签是可选的。顶点标签可用于区分不同类型的顶点，例如，用户顶点和产品顶点。...但注意，这不会影响使用先前的类型去写入顶点，边或属性。不支持在线重新定义现有图元素，必须通过图批量转换完成。 7. Schema约束 Schema的定义允许用户显式配置属性和连接约束。...属性可以绑定到特定的顶点标签和/或边标签。此外，连接约束允许用户明确定义哪两个顶点标签被连接通过边缘标签。这些约束用于确保图与给定的模型匹配。

1.1K4 0

系统设计之图状数据模型

案例是两个人，分别来自爱达荷州的Lucy和来自法国波恩的Alain，它们结婚了，目前住在伦敦。有多种不同但相关的方法可构建和查询图中的数据。本节将讨论属性图模型和三元存储模型。...属性图在属性图模型中，每个顶点包括：唯一标识符出边的集合入边的集合属性的集合（键-值对）每个边包括：唯一标识符边开始的顶点（尾部顶点）边结束的顶点（头部顶点）描述两个顶点间关系类型的标签...如（lucy,marriedTo,alain）中，主体lucy和客体alain都是顶点，谓语marriedTo是连接二者的边的标签示例3：以 Turtle 三元组表示图1中的一部分数据图的顶点被写为...顶点的名字在定义文件以外没有任何意义，只是为区分三元组的不同顶点。谓语表示边时，客体是另一个顶点，如 _:idaho :within _:usa 。...当谓语表示一个属性时，该客体则是一个字符串，如 _:usa :name “United States” 若定义相同主体的多个三元组，反复输入相同单词就略显枯燥。可使用分号说明同一主体的多个对象信息。

5502 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

JanusGraph图数据库的应用以及知识图谱技术介绍

JanusGraph的数据模型支持灵活的图结构定义，包括顶点、边的标签以及属性的关联。 2. 关系查询：图数据库通过节点和边的关系来存储和查询数据，能够迅速解决复杂的关系问题。...例如，可以有一个表用于存储概念定义，另一个表用于存储属性定义，以及其他表用于存储实例数据。 2. 关系建立：利用 MySQL 的外键和关联机制，可以在不同表之间建立清晰的关系。...属性图模型：属性图模型由顶点、边、属性和标签组成，其中顶点和边可以带有标签。...属性图的定义是5元组： = (, , , , )，其中是顶点的有限集合，是边的有限集合，将边关联到顶点对，为顶点或边赋予标签，为顶点或边关联属性。属性图模型更贴近实际场景，可以很好地描述业务逻辑。...JanusGraph作为属性图数据库，支持灵活的图结构定义，包括顶点和边的标签，以及属性的关联。

4581 0

3小时入门Spark之Graphx

1，图的组成图的基本组成是顶点(vertex)和边(edge). 2，图的分类有向图和无向图：根据边是否有方向，图可以分成为有向图和无向图。有向图的边从源顶点出发，指向目标顶点。...RandomVertexCut：以边的srcId和dstId来作Hash，这样两个顶点之间相同方向的边会分配到同一个分区。...mask返回和另外一个graph的公共子图。 groupEdges可以对平行边进行merge，但要求平行边位于相同的分区。 ? ? ? ? ? ? 6，连接其它RDD ? ? ?...这个想法是让稠密连接的顶点组在一个唯一的标签上达成一致，所以这些顶点组被定义为一个社区。不幸的是，LPA常常不是收敛的，所以需要指定一个最大迭代次数。 ?...3，半监督学习基于K近邻图的标签传播算法：可以利用图结构，将少量顶点的标签传递到其近邻的未知标签顶点上（可以按照边的权重倒数作概率加权)。

5.1K3 3

Nebula Graph 系列(1) —— 初识 Nebula

操作 Nebula 图空间的操作顶点与边的定义插入顶点和边删除顶点和边查询操作 match 语句（openCypehr 支持） lookup 语句 go 语句（依据路劲查询属性） fetch...show tags # 显示顶点类型的定义信息 desc tag tag_name # 修改顶点类型的定义（添加属性） alter tag tag_name add (color fixed_string...(7) ); # 修改顶点类型的定义（修改属性的数据类型） alter tag tag_name change (color fixed_string(9)); # 修改顶点类型定义（删除属性） alter...>=如平常代码中的运算符顶点与边的属性IS NULL, IS NOT NULL, IS EMPTY, IS NOT EMPTY用于判断属性是否为空，或者是否存在 go 语句（依据路劲查询属性） # 从..."player100" YIELD properties(vertex).name AS name; # 获取顶点标签不同，但是顶点 id 相同的两个顶点的属性，并且将结果合并输出 FETCH PROP

1.7K1 0

理解条件随机场

接下来定义团（clique）与最大团（maximal clique）的概念。如果一个无向图的所有顶点之间均有边连接，则称为团。...根据定义，{x1,x2,x3}和{x2,x4}是最大团。而{x1,x2}不是最大团，因为加入顶点x3之后还是一个团。在概率无向图中边是无向的，联合概率的计算方式与有向图不同。以下图为例 ?...马尔可夫随机场假设u和v是无向图中任意两个没有边连接的顶点，对应的随机变量为xu和xv，除去这两个顶点之外其他顶点构成的集合为O，对应的随机向量为xo。...则称图满足局部马尔可夫性。假设顶点子集A和B被C分隔，即子图A和C、B和C之间有边连接，但A和B之间没有边连接。它们对应的随机向量为xA，xB和xC。...与隐马尔可夫模型面临的问题相同，如果直接计算p(yt,yt-1丨x)，需要考虑状态序列除t和t-1时刻之外其他所有时刻所有可能的取值情况，计算量是指数级的。实现时采用递推计算的思路，定义函数 ?

1.4K1 0

图解GNN | A Gentle Introduction to GNN

可以看到每一个定义后面都有一个attributes，这意味着我们不能只关注图的一个结构信息，还应该关注属性信息，比如节点的邻居数，边的权重，最长路径等等。 2.数据如何表示成图？...对于边级任务，我们希望预测图中边的属性或者是否存在这条边。 3.1 图级任务在图级任务中，我们的目标是预测整个图的属性。...4.使用图数据的挑战在使用神经网络对图进行处理前，我们得先将图表示成神经网络能够处理的数据类型。图上的信息有四种：节点属性、边属性、全局属性以及连接性。图表示的难点在于怎么来表示图的连接性。...此外，还有一个问题：对于同一个图，我们将矩阵中任何行或列之间进行交换：虽然两个邻接矩阵看起来不一样，但二者表示的却是同一个图。也就是说，不同的邻接矩阵，可以表示相同的连接性！...一句话概括GNN：GNN是对图的所有属性（节点、边、全局上下文）进行的可优化的一种变换，它保留了图的对称性（置换不变性）。

2K3 1

图神经网络(GNN)的简介「建议收藏」

在计算机科学中，图是由顶点和边两部分组成的一种数据结构。图G可以通过顶点集合V和它包含的边E来进行描述。根据顶点之间是否存在方向依赖关系，边可以是有向的，也可以是无向的。...x_co[v] 代表连接顶点v的边的特征，h_ne[v]代表顶点v的邻居节点的嵌入表示，x_ne[v]代表顶点v的邻居节点特征。...这是因为在原始方法中，不同的迭代使用转移函数f的相同参数，而不同MLP层中的不同参数允许分层特征提取； 2.不能处理边缘信息（例如知识图谱中的不同边可能表示节点之间的不同关系）； 3....图 3多层softmax 在训练DeepWalk GNN之后，模型已经学习到了每个节点的表示，如下图所示。不同的颜色在输入图中（图a）表示不同标签。...我们可以看到，在输出图中，具有相同标签的节点聚集在一起，而具有不同标签的大多数节点被正确分开。然而，DeepWalk的主要问题是它缺乏泛化能力。

1.5K4 0

Context-Aware Network Embedding for Relation Modeling

模型构建充分利用网络结构和文本信息，提出两类顶点嵌入：基于结构的嵌入 Vs 基于文本的嵌入 Vt （无感知/上下文感知，决定V是否为上下文感知）连接两者：V = Vs * Vt CANE ：旨在最大化边的总体目标...基于结构的目标函数旨在使用基于结构的嵌入来测量有向边的对数似然（无向边可认为是具有相反方向相等权重的两个有向边） ? 根据 LINE 方法，定义v 基于 u 的条件概率 ? 3.2....基于文本的目标函数（无感知/上下文感知，决定V是否为上下文感知）从关联顶点的文本信息中获取 ? ?...上面的条件概率将两种顶点嵌入映射到相同的表示空间，考虑其各自特点，不设置完全相同，使用softmax 函数计算概率（如eq4） 4. CNN 在表示学习的转化应用 4.1....可改进/受限本文考虑的 context 是针对一条边所连接的节点文本信息，可将节点 context 认为是该节点连接的边及其邻居节点信息节点表示可能方案：将抽取到的selective attention

9921 0

聊聊图数据库和图数据库的小知识

此外，由于顶点和边的 name 和其他 tag 信息，一般在可视化的时候不会一次性都显示在图上，首次绘制可仅向图数据库请求 name，后续 tag 的 properties 在用户感兴趣的时候（点击/hover... 定义了一组属性。...比如，Peraon A 给 Person B 转了一笔钱，那 A 和 B 之间就会有一条 transfer 类型的边，transfer 这个边类型（Edge Type）可以定义一组属性，比如转账金额，转账时间等等...提问：追加个问题: 多个标签是否支持层级关系，比如组织架构什么的？谢谢？在 Nebula 里，可以定义标签之间的依赖关系，比如上面的例子里，Developer 依赖 Person。...但到了一些特殊场景：如果更新非常频繁，会造成写放大问题单节点边出入度异常高，但访问只遍历前几个。

3.2K1 1

神经网络图的简介（基本概念，DeepWalk以及GraphSage算法）

在计算机科学中，图是一种数据结构，由顶点和边组成。图G可以通过顶点集合V和它包含的边E来进行描述。 ? 根据顶点之间是否存在方向性，边可以是有向或无向的。 ? 顶点通常称为节点。...https://arxiv.org/pdf/1812.08434 x_co[v] 代表连接顶点v的边的特征，h_ne[v]代表顶点v的邻居节点的嵌入表示，x_ne[v]代表顶点v的邻居节点特征。...这是因为，在原始方法中，不同的迭代使用转移函数f的相同参数，而不同MLP层中的不同参数允许分层特征提取。...softmax的定义因此，原始softmax的计算时间是 O(|V|) ，其中其中V表示图中的顶点集。多层的softmax利用二叉树来解决softmax计算成本问题。...不同的颜色在输入图中（图a）表示不同标签。我们可以看到，在输出图（每个顶点被嵌入到2维平面）中，具有相同标签的节点聚集在一起，而具有不同标签的大多数节点被正确分开。 ?

1.4K4 0

AF-GCL：不需要增强的图对比学习

设顶点的总数为，边的总数为，顶点的标签为，其中，是类的数量。顶点的特征矩阵为，其中是顶点的特征，是输入特征的维数。邻接矩阵为，若则。...边同质性定义为连接两个同类顶点的边所占的比例：而边同质性定义为：它能够衡量所有节点的平均边-标签一致性。它们都在的范围内，越接近代表同质性越强，越接近代表异质性越强。...Assumption 1 对顶点，其邻居的标签独立且服从分布。该假设表明邻居的标签分布只与中心节点的标签有关，这包括了同质和异质的情况。...在该假设下，我们可以证明如下的引理 1，即不论同质还是异质，相同标签节点聚合后的节点特征总是具有相同的嵌入（embedding）。...Definition 1（Transformed Graph）给定原始图和它的顶点集，其变换图具有相同的顶点集，但它的边由 AF-GCL 选定的正样本顶点对连成，，如图 3 所示。

4793 0

利用用户标签数据

用户打什么的标签在用户看到一个物品时，希望他打的标签是能够准确描述物品内容属性的关键词，但用户旺旺不是按照我们的想法操作，可能会给物品打上各种各样奇奇怪怪的标签。...为了控制标签的质量,很多网站也采用了让用户进行反馈的思想,即让用户告诉系统某个标签是否合适。基于图的推荐算法首先,我们需要将用户打标签的行为表示到一张图上。带权图是由顶点、边和边上的权重组成的。...而在用户标签数据集上,有3种不同的元素,即用户、物品和标签。因此,需要定义3种不同的顶点,即用户顶点、物品顶点和标签顶点。...然后,如果我们得到一个表示用户u给物品i打了标签b的用户标签行为 (u,i,b),那么在图中增加3条边,首先需要在用户u对应的顶点v(u)和物品i对应的顶点v(i)之间增加一条边(如果这两个顶点已经有边相连...,那么就应该将边的权重加1),同理,在v(u) 和v(b)之间需要增加一条边, v(i)和v(b)之间也需要边相连接。

1.3K3 0

图神经网络模型总结

在计算机科学中，图是由顶点和边两部分组成的一种数据结构。图G可以通过顶点集合V和它包含的边E来进行描述。 image.png 根据顶点之间是否存在方向依赖关系，边可以是有向的，也可以是无向的。...通常用于表示节点关系的矩阵包括邻接矩阵，拉普拉斯矩阵，节点转移概率矩阵，节点属性矩阵等。根据矩阵性质的不同适用于不同的分解策略。...image.png x_co[v] 代表连接顶点v的边的特征，h_ne[v]代表顶点v的邻居节点的嵌入表示，x_ne[v]代表顶点v的邻居节点特征。...这是因为在原始方法中，不同的迭代使用转移函数f的相同参数，而不同MLP层中的不同参数允许分层特征提取； 2.不能处理边缘信息（例如知识图谱中的不同边可能表示节点之间的不同关系）； 3....具体为什么要这么做可自行查看cnn的原理和定义，这里就不加阐述了，就把它当做一种定理来使用就行了。

2.3K1 1

《推荐系统实践》：如何利用用户标签数据?

当然，用户的真实的标签行为数据远远比三元组表示的要复杂，比如用户标签的时间、用户的属性数据、物品的属性数据等。...同时，标签系统里经常出现词形不同、词义相同的标签，比如recommender system和recommendation engine就是两个同义词。标签清理的另一个重要意义在于用标签作为推荐解释。...而在用户标签数据集上，有三种不同的元素：用户、物品和标签。因此，我们需要定义三种不同的顶点：用户顶点、物品顶点和标签顶点。...然后，如果我们得到一个表示用户u给物品i打了标签b的用户标签行为(u,i,b)，那么，最自然的想法就是在图中增加三条边，首先在用户u对应的顶点v(u)和物品i对应的顶点v(i)之间需要增加一条边（如果这两个顶点已经有边相连...，那么就应该将边的权重加1），同理，在v(u)和v(b)之间需要增加一条边， v(i)和v(b)之间也需要边相连接。

3.4K9 0

关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph L）系列【一】

图（Graph）是用于表示对象之间关联关系的一种抽象数据结构，使用顶点（Vertex）和边（Edge）进行描述：顶点表示对象，边表示对象之间的关系。可抽象成用图描述的数据即为图数据。...如果G和H同构，那么它们的阶是相同的，它们大小是相同的，它们个顶点的度数也对应相同。异构图是一个与同构图相对应的新概念。...而异构图（Heterogeneous Graph）中可以存在不只一种节点和边，因此允许不同类型的节点拥有不同维度的特征或属性。 2.图算法与图分析图分析使用基于图的方法来分析连接的数据。...我们可以很形象地理解算法的传播过程，当标签在紧密联系的区域，传播非常快，但到了稀疏连接的区域，传播速度就会下降。当出现一个节点属于多个社群时，算法会使用该节点邻居的标签与权重，决定最终的标签。...算法通过查看节点与社群内关系的密度与平均关系密度的比较，来量化地决定一个节点是否属于社群。算法不但可以发现社群，更可以给出不同尺度不同规模的社群层次，对于理解不同粒度界别的网络结构有极大的帮助。

8384 0

关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph L）

2K1 0

Physica A 2020 | 链接预测综述（二）

概率模型除了需要结构信息外，通常还需要节点和边的属性信息，但提取这些属性信息并不容易。此外，参数调整也是一件重要的事情。极大似然方法复杂且耗时，因此这些模型不适用于实际的大型网络。...2.4 其他方法 2.4.1 基于学习的框架链接预测问题也可以建模为基于学习的模型，该问题被转换为一个监督分类模型，其中一个点（即训练数据）对应于网络中的一个顶点对，该点的标签表示这对顶点对之间是否存在边...换句话说，考虑图图片中的顶点对图片，其在分类模型中对应的数据点的标签为图片：因此，链接预测实际上就是一个二分类问题，输入一个节点对的特征信息，然后输出+1或者-1。...该模型表明，特定链路的发生概率取决于添加该链路所形成的不同长度循环的数量。广义聚类系数图片定义如下：其中图片是循环形成模型的阶数。...，那么网络中的链接是高度可预测的。

4771 0

【GNN】WL-test：GNN 的性能上界

1.Introduction GNN 的许多变体都采用了不同的邻域聚合图级别的池化方案，虽然这些变体在节点分类、连接预测和图分类等任务中取得了 SOTA，但是这些 GNN 的设计主要是基于经验而谈，并没有很好的理论基础来分析...简单来说，如果图和的顶点和边数量相同，且边的连接性相同，则可以称这两个图为同构的。也可以认为，的点是由中的点映射得到。...2.2 1-dimensional WL 算法可以是 K-维的，K-维 WL 算法在计算图同构问题时会考虑顶点的 k 元组，如果只考虑顶点的自身特征（如标签、颜色等），那么就是 1-维 WL 算法。...由于子树结构是通过节点邻域递归定义的，所以我们可以将分析简化为这样一个问题：GNN 是否会映射两个邻域（multiset）到相同的 Representation？...那么在第 0 到 k-1 的迭代过程中，和都需要具有相同 Multiset（如果是不同的 Multiset 会得到唯一的新标签）。

2.4K2 0

【GNN】WL-test：GNN 的性能上界

1.Introduction GNN 的许多变体都采用了不同的邻域聚合图级别的池化方案，虽然这些变体在节点分类、连接预测和图分类等任务中取得了 SOTA，但是这些 GNN 的设计主要是基于经验而谈，并没有很好的理论基础来分析...简单来说，如果图 G1 和 G2 的顶点和边数量相同，且边的连接性相同，则可以称这两个图为同构的。也可以认为，G1 的点是由 G2 中的点映射得到。...2.2 1-dimensional WL 算法可以是 K-维的，K-维 WL 算法在计算图同构问题时会考虑顶点的 k 元组，如果只考虑顶点的自身特征（如标签、颜色等），那么就是 1-维 WL 算法。...由于子树结构是通过节点邻域递归定义的，所以我们可以将分析简化为这样一个问题：GNN 是否会映射两个邻域（multiset）到相同的 Representation？...那么在第 0 到 k-1 的迭代过程中，G1 和 G2 都需要具有相同 Multiset（如果是不同的 Multiset 会得到唯一的新标签）。

2K5 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

5. Schema和数据类型

系统设计之图状数据模型

JanusGraph图数据库的应用以及知识图谱技术介绍

3小时入门Spark之Graphx

Nebula Graph 系列(1) —— 初识 Nebula

理解条件随机场

图解GNN | A Gentle Introduction to GNN

图神经网络(GNN)的简介「建议收藏」

Context-Aware Network Embedding for Relation Modeling

聊聊图数据库和图数据库的小知识

神经网络图的简介（基本概念，DeepWalk以及GraphSage算法）

AF-GCL：不需要增强的图对比学习

利用用户标签数据

图神经网络模型总结

《推荐系统实践》：如何利用用户标签数据?

关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph L）系列【一】

关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph L）

Physica A 2020 | 链接预测综述（二）

【GNN】WL-test：GNN 的性能上界

【GNN】WL-test：GNN 的性能上界

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐