大尺度超图谱聚类算法(Large Scale Spectral Hypergraph Clustering, LSHC)是一种用于处理大规模数据集的高效谱聚类方法,特别是当数据可以用超图模型表示时。 超图谱聚类与普通图谱聚类的主要区别在于,超图的边(超边)可以连接任意数量的顶点,而不仅仅是两个,这使得超图能够更准确地描述现实世界中的复杂关系。 LSHC算法...
基于消息传递的超图神经网络使用消息传递机制来更新节点和超边的嵌入向量,从而在超图上执行任务。而基于图卷积网络的超图神经网络则使用图卷积神经网络(GCN)来学习节点和超边的表示,以此来执行超图上的任务。 超图神经网络被广泛应用于许多领域,如生物信息学、社交网络分析、知识图谱建模等。例如,在生物信息学中,超图神...
运用超图学习算法来预测与药物相关的相互作用的文章。作者提出了一种超图学习方法(HGDrug)来预测与药物相关的相互作用。通过将药物-子结构关系和分子相互作用等信息引入模型来提升预测精度。 结果表明HGDrug在4个基准任务(药物-药物、药物-靶点、药物-疾病和药物副作用)上具有竞争性的优势。总的来说,通过构建以药物为...
基于超图的半监督多视图聚类模型(Semi-supervised Multi-view Clustering Model Based on Hypergraphs, SMCMH)是一种结合了半监督学习、多视图学习和超图表示的聚类方法。 这种模型在处理具有多个视角或模态的大规模数据集时特别有效,比如图像、文本和音频数据,其中每个视角都可能携带关于同一对象的不同信息。 SMCMH模型...
这种类型的超图结构包括两类超边:基于距离和基于表示的。在基于距离的超边构建中,给定对象的观测值,可以使用某些距离度量计算每个对象与其他对象在特征空间中的距离。随后,通过超边连接在特征空间中表现出接近的对象。这种方法的实际实现包括使用k近邻(KNN)、ε-球和聚类算法来确定超边。在基于表示的超边构建方法中,...
要得到给定 n 个点超图熵最大的超图及熵值,可以考虑以下步骤: 一、定义超图熵 首先明确超图熵的数学定义。超图是一种广义的图结构,其中一条超边可以连接多个顶点。超图熵的计算可能涉及超边的数量、顶点的度分布、超边的大小分布等多个因素。 二、算法思路 1.初始化 - 生成所有可能的超图结构。对于 n 个点,...
作者提出了一种在生物医学网络中进行药物多任务预测的通用超图学习算法(A general HyperGraph learning algorithm for Drug multi-task predictions in micro-to-macro biomedical networks, HGDrug)。该模型将药物-子结构关系引入到分子相互作用网络中,集成了药物子结构和分子相互作用信息,用于药物多任务预测。
最后,研究者使用一种算法为超图的最大边着色,然后使用吸收法等对较小的边着色。研究者由此证明为任何线性超图的边着色所需的颜色数永远不会超过顶点数。这就证明了 Erdős-Faber-Lovász 猜想是正确的。 原文链接:https://www.quantamagazine.org/mathematicians-settle-erdos-coloring-conjecture-20210405/ ...
1.谱聚类算法可以应用于图像分割、文本聚类、社交网络分析、生物信息学等领域。 2.谱聚类算法在图像分割中,可以将图像中的像素点聚类成不同的区域,从而实现图像的分割。 3.谱聚类算法在文本聚类中,可以将文本中的词语聚类成不同的主题,从而实现文本的聚类。#谱聚类的超图聚类算法 谱聚类算法基本原理 谱聚类(Spectra...
般理论 ,给出了超图的二部图概念 ,并在此基础上给出了超图的可平面性算法。该算法是多项式时间算 法 ,是有效算法。【关键词 】超图 ;二部图 ;可平面性 [中图分类号 ]O243 [文献标识码 ]A [文章编号 ] 1008 - 4886 ( 2007 ) 05 - 0013 - 03 ( 1) e j ≠φ( j = 1, 2,, m )m 引言...