- 授权协议: MIT
- 开发语言: Python
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://github.com/thunlp/OpenNE
- 软件文档: https://github.com/thunlp/OpenNE
- 官方下载: https://github.com/thunlp/OpenNE
软件介绍
OpenNE 是清华大学开源的 NE/NRL 训练和测试框架,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,还用 TensorFlow 实现了经典 NE 模型,使这些模型可以用 GPU 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。
要求
numpy==1.13.1
networkx==2.0
scipy==0.19.1
tensorflow==1.3.0
gensim==3.0.1
scikit-learn==0.19.0
与其他实现对比
运行环境:CPU:Intel(R)Xeon(R)CPU E5-2620 v3 @ 2.40GHz
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
Open Data Structures
Pat Morin / AU Press / 2013-6 / USD 29.66
Offered as an introduction to the field of data structures and algorithms, Open Data Structures covers the implementation and analysis of data structures for sequences (lists), queues, priority queues......一起来看看 《Open Data Structures》 这本书的介绍吧!
