清华大学开源用于网络嵌入的工具包 OpenNE

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清华大学计算机科学与技术系的研究人员近日开源了一款 NE/NRL 训练和测试框架 —— OpenNE，旨在帮助开发者对 NE/NRL（Network Representation Learning，网络表示学习）开展相关的实验和研究。

OpenNE 统一了不同 NE 模型输入和输出接口，并为每个模型提供可扩展选项。此外，还基于 TensorFlow 实现了经典 NE 模型，使得这些模型可以用 GPU 进行训练。

OpenNE 实现和修改的模型包括  DeepWalk、LINE、node2vec、GraRep、TADW 和 GCN，后续还将根据已公布的  NRL 论文 持续实现更多有代表性的 NE 模型。

与其他实现对比

运行环境：CPU：Intel（R）Xeon（R）CPU E5-2620 v3 @ 2.40GHz

下面是在不同数据集上对不同方法的节点分类结果。将表征维度设置为 128，GraRep 中的 kstep=4，node2vec 中 p=1，q=1。

BlogCatalog: 10312 nodes, 333983 edges, 39 labels, 非定向：

• data/blogCatalog/bc_adjlist.txt
• data/blogCatalog/bc_edgelist.txt
• data/blogCatalog/bc_labels.txt

Wiki: 2405 nodes, 17981 edges, 19 labels, 定向：

• data/wiki/Wiki_edgelist.txt
• data/wiki/Wiki_category.txt

cora: 2708 nodes, 5429 edges, 7 labels, 定向：

• data/cora/cora_edgelist.txt
• data/cora/cora.features
• data/cora/cora_labels.txt

转自 http://ift.tt/2zOm0UP

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