在有关网络的研究中，如何表示网络信息是一个重要的问题。传统方法可以利用高维稀疏向量表示网络中的一个节点，但局限在于难以度量节点之间的相似性并且还会增大模型的时间和空间复杂度。...随着表示学习技术在自然语言处理领域的成熟，相关的低维稠密向量表示方法也被应用于网络数据中。...本文主要对近年来比较流行的几种网络表示学习方法进行简要的梳理和总结，以方便读者选择合适的方法解决特定的问题。...是X的特征表示。网络按照点类型和边类型可以分为两类，同质网络中只有一种类型的节点和一种边，异质网络可能包含多种类型的节点或多种类型的边。...自动编码机的输入是网络邻接矩阵的一行，表示一个节点和网络中其他节点的邻接关系，重构误差在于恢复节点的邻居信息，因此有利于保持二阶相似度。
1 目录 摘要 社交网络分析现状 网络表示学习概念 网络表示学习分类及代表方法 其与图神经网络的关系 常用包库 研究热点及趋势 2 摘要 随着社交媒体的飞速发展，在线社交网络成为了人们赖以生存的第二世界...大规模社交网络用户的形成使得传统的网络表示方法遇到了瓶颈，由于随着深度学习技术的蓬勃发展以及受自然语言处理领域词嵌入技术的启发，自动学习网络中节点的向量表示成为近年来的研究热点。...网络表示学习是一种分布式的表示学习技术。 网络表示学习是表示学习技术的一个子集。...而网络表示学习则更加专注于社交网络的表示，旨在将网络中的节点以更加直观、更加高效的某种方式尽可能的还原原始空间中节点的关系。 网络表示学习是对于节点的一种分布式表示方案。...SDNE 上述介绍的模型虽然可以学到网络中的节点表示，但大部分都是基于线性的表示，或者浅层神经网络的表示。
问题或建议，请公众号后台留言; 如果你觉得公众号对你有帮助，欢迎点赞 0内容目录 1.写在前面1.C语言关键词---typedef3.线性表的特点4.线性表的顺序表示5.线性表的顺序表示（顺序表）结构...1.写在前面 数据结构的学习过程中，我们最主要的是了解每种数据结构的特点，了解它的特点并可以自己尝试着敲代码实现这个数据结构后，再去完成这种数据结构的增删改查。...在这个公众号更新数据结构的过程中，数据结果专栏是讲解数据结构的特点以及优劣势，算法专栏中实现数据结构的增删改查四个基本操作。...List代表能储存10个int数据的int型数组 3.线性表的特点 除了首尾两个元素外，每个元素前面和后面只有一个数据元素 可以在任意位置进行插入和删除数据元素 4.线性表的顺序表示 线性表的顺序表示简称...顺序表的特点是：表中的数据元素在一块连续的内存空间中 也就是我们我们所熟知的数组，数组分为静态数组和动态数组 在本文中我们要考虑的是静态数组所形成的顺序表， 5.线性表的顺序表示（顺序表）结构 顺序表的结构图示
网络节点表示学习（NRL）是一个不错的方案，但大多数NRL算法都基于同构网络设计，因此在将其应用在异构网络时，需要做许多改进。...为基于异构网络的推荐设计能够抽取和利用信息的算法是很有挑战性的。大多数的基于异构网络的推荐的原理是基于路径的相似性，这使得他们很难充分利用网络中用户和物品隐藏的结构特征。...本文中，我们提出一种新奇的基于异构网络节点表示学习的异构网络推荐方法：HERec。为了学习网络节点的表示，我们设计了一种基于Meta-Path的随机游走方法来生成许多有意义的节点序列。...在三个真实数据集上的大规模实验表明了HERec的有效性。另外，我们展示了HERec在处理冷启动问题上的能力，以及，HERec融合节点表示的技术可以提升推荐系统的性能。...这篇论文将推荐问题建模为Network Embedding的问题，users、items及其attributes都被看成是网络中的节点，网络中的边表示它们之间的关系（比如某用户看了某部电影），最终的目的是为每个
在计算机科学中，图是最灵活的数据结构之一，很多问题都可以使用图模型进行建模求解。...例如：生态环境中不同物种的相互竞争、人与人之间的社交与关系网络、化学上用图区分结构不同但分子式相同的同分异构体、分析计算机网络的拓扑结构确定两台计算机是否可以通信、找到两个城市之间的最短路径等等。...因此，我写的第一篇数据结构的笔记就从图开始。...也没什么好总结的了，当然这些也至是图论概念的一小部分，还有一些图可能我们以后也会见到，比如顺着图到网络流，就会涉及二分图，不过都很好理解，毕竟有图。...2 图的表示 2.1 邻接链表与邻接矩阵 图最常见的表示形式为邻接链表和邻接矩阵。
前几天，阿粉给大家说了关于 Activiti 的使用，后台就有好友私信阿粉说，这些表都不知道是什么意思，不行呀，看不明白呀，于是阿粉就打算再这次给大家讲一下关于 Activiti 的这些表中的字段都是表示的什么意思...表示数据结构版本 schema.history 表示数据表结构的更新历史 这里面的数据一般情况下是这几个内容，标识的实际上相当于是 Activiti 的版本的一些相关的信息。...3.act_hi_actinst 历史节点表 这个表实际上就是表示的都是历史活动信息，流程流转过的所有节点的记录都在这个表中，但是他是记录的所有节点信息，而在 taskinst 只记录 usertask...: 密码 PARENT_ID_: 父节点 用户信息详情表，这个表好像有点鸡肋，目前说是还没有用到， 13.act_id_membership 用户与分组对应信息表 总得来说，这个表是真的简单，因为只是表示用户和组之间的对应关系...1.流程部署 ---> 2.启动流程实例 --- > 3.执行流程对象(一个流程实例包含多执行对象) ---> 4.完成整个流程 上图是个请假流程图，我们按照这个来整点代码来安排一下这个工作请假审批流。
（这些容量可以代表通过一个管道的水的流量或者马路上的交通流量） s为发点，t为收点，最大网络流问题是求从s到t可以通过的最大流量。...性质 在既不是发点s，也不是收点t的任意顶点v，总的进入流必须等于总的发出流。 实际应用举例 最大网络流可以解决二分匹配问题. 二分匹配问题定义 找出E的最大子集E`使得没有顶点含在多于一条的边中。...以课程列表中的老师与课程关系构建图，并将每条边的权赋值为1 创建虚拟节点s，t。s到每个老师有一条权为1的边，每个课程有一条权为1到t的边。 如下图所示：该问题实际为从s到t的最大网络流 。...image.png 网络流问题算法实现 语言描述 以Dijkstra算法，求解从s到t的赋权最短路径。 找到当前最短路径上的最小权，即为当前最大网络流。...图例说明最大网络流算法 image.png 代码示例 /** * 获取从起点到终点的最大网络流 * @param start 起点 * @param end 终点 * @return
本系列文章只讨论网络流在信息学奥赛中的应用 前言 网络流在信息学奥赛中是一个非常庞大的体系，因为该知识点的模型多变，建模方式复杂，对选手的能力要求较高，因此在各种中高难度级别的比赛中都时常能见到它的身影...（起码SDOI几乎是一年一次） 网络流属于图论问题，而图论问题本质上还是数学问题，因此网络流中的每个结论都能在度娘那里找到详细的证明 概念 有向图：每条边都有方向的图。。...源点 ：入度为0的点 汇点：出度为0的点 （好像不太严谨，大家直观感受一下:joy:） 定义：在有向图G(V,E)中，若存在一源点S，汇点T，且每条边(u,v)都有一定的非负容量限制，则称该图为网络流图...这就是一个标(nan)准(kan)的网络流图 其中S表示源点，T表示汇点，每条边的权值表示流量。...但是光有个图有个毛线用啊，毕竟人家考试不是比谁图画的好看啊:joy: 应用 有了这张图，我们就可以在这上面搞事情啦 最基础的大概有 最大流 无源汇有上下界可行流 有源汇有上下界最大流 有源汇有上下界最小流
大部分内容来自学姐的PPT 拆点 一个非常有用的思想 限流 将对点的限制转化为对边的限制 点的合并 这个还没看到 最小割 最小割==最大流 一条增广路中，必有一条边满流，满流的流量即为这条增广路的流量...，那么删除满流的这条边即可阻断一条增广路。...大与小的转换 留下最多与拿走最少的转换 最大收益与最小损失的转换 选最优与不选最差的转换 什么时候转换？...，那么就是选一些点，使剩下的点两两之间无法连通，即割一些点使图不连通，即最小割 点独立集 点独立集是无向图 的一个点集，使得任两个在该集合中的点在原图中都不相邻。...最小路径覆盖就是最少的路径条数的路径覆盖。 ?
神经网络 模型表示 模型表示一 为了构建神经网络模型，我们需要首先思考大脑中的神经网络是怎样的？...神经网络是大量神经元相互链接并通过电脉冲来交流的一个网络。 下面是一组神经元的示意图，神经元利用微弱的电流进行沟通。这些弱电流也称作动作电位，其实就是一些微弱的电流。...神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络，每一层的输出变量都是下一层的输入变量。...（一个训练实例）喂给了神经网络，我们需要将整个训练集都喂给我们的神经网络算法来学习模型。...（我们把这样从左到右的算法称为前向传播算法( FORWARD PROPAGATION )） 把 x , \theta , a 分别用矩阵表示： 我们可以得到 \theta \cdot X=a
在计算机科学中，森林也被广泛应用于数据结构和算法设计中，特别是在图论和网络分析等领域。...（internal node） 结点的层数 路径、路径长度、结点的深度、树的深度 参照前文：【数据结构】树与二叉树（一）：树（森林）的基本概念：父亲、儿子、兄弟、后裔、祖先、度、叶子结点、分支结点、结点的层数...、路径、路径长度、结点的深度、树的深度 5.1.4 树的表示 1．树形表示法 树形表示法是一种图形化的表示方法，使用节点和边来表示树的结构。...2．嵌套集合表示法 嵌套集合表示法使用集合的嵌套结构来表示树：每个集合代表一个节点，而集合中的元素表示该节点的子节点。通过嵌套的方式，可以表示出树的层次结构。...return 0; } 3．嵌套括号表示法 嵌套括号表示法使用括号来表示树的结构：每对括号代表一个节点，而括号内的内容表示该节点的子节点。
, DHNE）模型去对含有不可分超边的超网络的节点向量表示。...▌介绍 ---- ---- 如今，在多个领域内，网络被广泛的用于表示富关系的数据对象，构成了诸如社交网络、生物网络、脑网络等网络结构。...对于不可分解性，作者设计了不可分解的tuplewise相似性函数。这个相似性函数定义在hyper edge的所有节点上，确保超边的子集并没有融合在网络表示中，并且这个函数是非线性的。...为了保留网络结构，作者设计了一个 Autoencoder，通过重构节点的邻居结构来学习节点表示，也就说有相似邻居的节点将有相似的向量表示，每一种节点类型对应一个autoencoder。...▌结论 ---- ---- 本文提出了一个名为DHNE的深度模型，去学习具有不可分超边的超网络结构的低维表示。
神经网络 模型表示2 使用向量化的方法会使得计算更为简便。...以上面的神经网络为例，试着计算第二层的值： 我们令 {{z}^{\left( 2 \right)}}={{\theta }^{\left( 1 \right)}}x ，则 {{a}^{\left(...，我们先把左半部分遮住： 右半部分其实就是以 a_0, a_1, a_2, a_3 , 按照Logistic Regression的方式输出 h_\theta(x) 其实神经网络就像是logistic...，也就是 x_0, x_1, x_2, x_3 的进化体，并且它们是由 x 与 \theta 决定的，因为是梯度下降的，所以 a 是变化的，并且变得越来越厉害，所以这些更高级的特征值远比仅仅将 x...这就是神经网络相比于逻辑回归和线性回归的优势。
问题或建议，请公众号留言; 如果你觉得对你有帮助，欢迎点赞 内容目录 线性表的链式表示之单链表单链表的特点单链表的储存结构单链表的结点单链表的储存结构 线性表的链式表示之单链表 顺序表的链式表示其实就是我们所...“熟知”的链表，链表分为: 单向链表---今天讲这个 双向链表 循环链表 单链表的特点 单链表作为线性表的一种，首先肯定是具备线性表的两种特点的： 除了首尾两个元素之外，每个元素的前面和后面只有一个数据元素...单链表的储存结构 C语言的链表可能是很多人的噩梦，因为要频繁用到指针操作。...在顺序表中我们了解到，顺序表的每个元素的内存空间是连续的，而链表每个数据元素的内存空间是不连续的，所以必须要使用指针将所有的结点连接起来。如果有一个结点没有连接，那你就再也找不到他了。...单链表的结点 ?
在上一篇我们提到了网络流算法Push-relabel，那是90年代提出的算法，算是比较新的，而现在要说的Dinic算法则是由以色列人Dinitz在冷战时期，即60-70年代提出的算法变种而来的，其算法复杂度为...Dinic算法主要思想也是基于FF算法的，改进的地方也是减少寻找增广路径的迭代次数。...此处Dinitz大师引用了一个非常聪明的数据结构，Layer Network，分层网络，该结构是由BFS tree启发得到的，它跟BFS tree的区别在于，BFS tree只保存到每一层的一条边，这样就导致了利用...BFS tree一次只能发现一条增广路径，而分层网络保存了到每一层的所有边，但层内的边不保存。...介绍完数据结构，开始讲算法的步骤了，1）从网络的剩余图中利用BFS宽度优先遍历技术生成分层网络。2）在分层网络中不断调用DFS生成增广路径，直到s不可到达t，这一步体现了Dinic算法贪心的特性。
前言 网络程序所做的很大一部分工作都是简单的输入输出：将数据字节从一个系统移动到另一个系统。Java的I/O建立于流（stream）之上。输入流读取数据，输出流写入数据。...与网络硬件中缓存一样，流还可以在软件中得到缓冲，即直接用java代码缓存。在写入数据完成后，刷新（flush）输出流非常重要。...关闭流会释放与整个流关联的所有资源，如果流来自网络连接，这个连接也会被关闭。长时间未关闭一个流，可能会泄漏文件句柄、网络端口和其他资源。...此方法从输入流的源中读取1字节数据，作为一个0到255的int返回，流的结束通过返回-1来表示。read()方法会等待并阻塞其后任何代码的执行，直到有1字节的数据可供读取。...然后将数据一次全部写入底层输出流。在网络连接中，缓冲网络输出通常会带来巨大的性能提升。
简单的数据与TensorFlow拟合 要开始，我们试着快速建立一个神经网络，以适应一些假的数据。...sess.run()来从网络中的任何运营商或者节点处生成数据。...，显然它不会很好，我们希望看到一个神经网络只适合于数据的平均值。...混合密度网络 由Christopher Bishop在90年代开发的混合密度网络（MDNs）试图解决这个问题。该方法倾向于让网络预测一个单个的输出值，网络将预测出输出内容的整个概率分布。...在我们的实现中，我们将使用一个后来隐藏的24个节点的神经网络，并且还将产生24个混合，因此将有72个实际输出的单个输入的神经网络。
集合提供了存储和操作数据的灵活机制，而流则为数据处理提供了简洁高效的方式。本文将通过对集合和流的深入探讨，帮助开发者理解如何将二者有机结合，从而实现高效、简洁的代码编写。...流不仅简化了代码结构，还提高了运行时效率。概述Java中的集合框架包含了多种数据结构，如List、Set、Map等，能够解决大多数的应用场景问题。...，过滤出满足条件的元素，返回新的流。...优缺点分析优点代码简洁：通过流操作，复杂的处理流程可以压缩为几行代码。并行处理：流提供了并行化处理的能力，特别适合处理大数据量。增强可读性：流的链式操作提升了代码的可读性，符合函数式编程思想。...方法2：collect()collect()是流的终结操作之一，它用于将流的处理结果重新汇聚为集合或其他数据类型。常见的使用场景是将流处理后的结果转换为List、Set等。
由于图数据结构无处不在，图神经网络 (GNN) 越来越受欢迎。图使我们能够对科学领域中的许多不同问题进行建模，例如（但不限于）生物学、社会学、生态学、视觉、教育、经济学等。...此外，图表示使我们能够处理大规模的非结构化数据。 在本文中，我将展示如何在分类、聚类和可视化等任务中使用简单的 GNN。我将使用 GCN（图卷积网络）作为运行示例。...这应该提供一个很好的启发，将意识形态扩展到他们自己的领域。 GNN 的正式表示方法 任何GNN都可以表示为一个包含两个数学算子的层，即聚合函数和组合函数。...更正式地说，聚合可以表示为; 简单来说，第k层GNN层中节点v的邻域聚合是使用相邻节点u的激活，k-1层的hᵤ来表示的。v 的邻居表示为 N(v)。在第一层 k-1=0，回退到当前节点特征。...Embedding losses 神经网络可以看作是连续的可微函数。分类本质上是学习预测的决策边界。 总之，如果我们强制网络有更好的边界，我们可以有更好的可视化。这意味着，我们应该能够分别看到这些类。
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