PecanPy:node2vec的快速，并行化，内存高效和缓存优化的Python实现

PecanPy：Python中并行，高效且加速的node2vec 学习大型图中节点的低维表示（嵌入）是在大型生物网络上应用机器学习的关键。 Node2vec是使用最广泛的节点嵌入方法。 PecanPy是一种快速，并行，高效存储和缓存优化Python实现的 。 它使用高速缓存优化的紧凑图形数据结构和预计算/并行化功能，可为各种规模和密度的生物网络提供快速，高质量的节点嵌入。 以下是快速入门指南。 详细文档可。 此和基准的实现和优化均在Bioinformatics上发布的本进行了描述。 预印本中提供的基准测试结果可以使用随附的提供的测试脚本进行复制。 安装 使用以下命令从的最新代码安装： $ pip install pecanpy 以以下方式在开发模式下安装： $ git clone https://github.com/krishnanlab/pecanpy.git $ cd p