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项目简介
本项目基于Python实现图嵌入模型Verse，借助神经网络学习节点的嵌入表示。通过利用节点间的相似度数据训练和优化模型，生成低维度向量表示以体现节点间关系，为后续图分析任务提供支持。
项目的主要特性和功能
- 神经网络建模：利用神经网络模型，依据节点间相似度矩阵生成嵌入向量，训练参数使生成的嵌入向量计算出的相似度矩阵逼近原始矩阵。
- 相似度文件读取：可读取标准CSV格式的相似度文件，文件包含源节点id、目标节点id和相似度值。
- 嵌入向量生成：训练神经网络模型，按需求设置嵌入向量维度，生成节点的嵌入向量。
- 嵌入结果保存：训练完成后，将生成的嵌入向量以标准CSV格式保存，包含节点ID和对应嵌入向量。
- 训练日志输出：通过设置log参数，在训练过程中输出每次迭代的损失值，方便观察模型训练情况。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，按以下步骤安装和使用：
1. 安装依赖项：在项目根目录下运行以下命令安装所需依赖：
bash
pip install -r requirements.txt
2. 运行主程序：在终端或命令行中输入以下命令运行主程序：
bash
python main.py
3. 查看输出结果：运行主程序时，可通过日志输出观察模型训练情况。训练完成后，嵌入向量将保存到指定的CSV文件中，用户可用其他工具查看和分析生成的嵌入向量文件。代码使用Python 3编写，稍作修改也可在Python 2环境运行。项目中附有论文链接，方便查阅和学习更多细节知识。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】