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【图机器学习】第二章 图的基本表示与特征工程
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2023-02-17
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图的基本表示与特征工程
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图的本体设计
图的种类(有向、无向、异质、二分、连接带权重)
节点连接数
图的基本表示-邻接矩阵
图的基本表示-连接列表和邻接列表
图的连通性
图由节点和连接组成
节点可以叫nodes ,也可以叫vertices ,用N来表示
连接可以叫links 也可以叫edges ,用E来表示
图可以叫network 也可以叫graph ,用G(N,E)来表示
第二章 图的基本表示与特征工程
一、图的基本表示
1.1 表示
1.2 图的组成成分
上面几个图都可以用节点数为4和连接数为4的图来表示
上面那几个图都是我们人为设计的,显然我们知道应该把什么
当作节点,把什么当作连接,例如第一章里面我们讲导航的时
候有提到过将路段作为节点,路段与路段之间的连通性作为连
接,但是换一个角度,我们将地点作为节点,这个时候路段就
作为连接了。所以面对新的数据,我们怎么知道应该让哪些数
据作为节点,哪些数据作为连接呢?这就涉及到本体图了。
参考医疗知识图谱如下
1.3 本体图 Ontology
我们可以事先将数据之间的关系设立好,例如食物和疾病之间
有哪几种关系等等,这一步要我们在导入数据之前就要设计
好。而具体的数据导入之后,上图的疾病、食物、药物等等就
会变为实体,连接的与否也会在知识图谱中得到体现
设计本体图需要以目标为基准,例如参考医疗知识图谱,你想
制作一个问答机器人,你想问当有什么症状时就会得到什么疾
病,这样你应该将症状和疾病作为两个节点,并建立联系。如
1.4 如何设计本体图?
果你想问得了一种病应该持什么不应该吃什么食物,你就应该
将疾病和食物作为两个节点,并建立联系。
本体图的特点:
本体图应该是唯一的、无歧义的
本体图应该适用于本问题,而不一定适用于其他问题
本体图取决于你将来想解决什么问题。(同一数据有
不同的解决问题就会产生不同的本体图)
无向图
无向图中各个节点的连接是无目标指向的
1.5 有向图、无向图、异质图
例子
facebook的社交网络,朋友与朋友之间都是双
向的
有向图
连接是有指向的
例子
推特上互相关注
打电话
异质图(很大一部分神经网络在研究的是异质图)
表示
图中节点会是不同的类型,连接也可以是不同的类型
例
子
医疗知识图谱中症状和食物是不同类型的节点
推荐系
统中商品和用户也是不同类型的节点
二分图
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