[译] 解锁图分析的力量：25 个顶级 Python 库、算法、类型和技术
Chinese version of "Unleashing the Power of Graph Analytics: 25 Top Python Libraries, Algorithms, Types and Techniques".
简介
最近我在做一些跟图数据和 GenAI 相关的事情，图（Graph）因为其丰富的信息表达方式和直观的分析探索形式，我相信在迈进 GenAI 的同时，我们都需要使用图数据的模式比如 KG（知识图谱）来丰富和强化 GenAI。比如：
- 使用已有的知识图谱强化 LLM 的溯源能力，使得 GenAI 的结果变得可解释。
- 使用 LLM 的泛化的知识能力提取语义，进一步丰富和完善知识图谱。
那么到底什么是图呢？有哪些分析方法和算法工具？
这是一篇我在 LinkedIn 上看到的关于图的介绍文章。试着翻译成中文，供大家阅读。也可以点这里访问原文。
以下为译文。
解锁图分析的力量：25 个顶级 Python 库、算法、类型和技术
图分析是指从复杂的关联数据中提取出有价值的洞察力，并具有表示实体之间的关系的能力。
图的组成
- 节点：表示实体。
- 边：表示实体之间的连接。
图分析的目标
- 识别关键实体及其之间的关系。
- 在大规模数据集中发现模式和异常。
- 根据过去的行为生成推荐和建议。
- 揭露网络内的社区结构。
- 预测缺失的连接并揭示隐藏的关系。
图分析的类型
图神经网络（GNN）
一类直接在图结构上操作的深度学习模型。包括：
- 图卷积网络（GCN）
- 图注意力网络（GAT）
- GraphSAGE
特征提取与中心性度量
旨在识别图中最重要的节点。比如：
- 度数
- 中介中心性
- 特征向量中心性
- 佩奇排名（PageRank）
- Katz
聚类
旨在根据节点的结构相似性将它们分组。包括：
- Girvan–Newman 算法
- 马尔可夫聚类（MCL）
- 层次聚合聚类（HAC）
连接预测
旨在预测图中的缺失连接。包含：
- Louvain
- InfoMap
- Walktrap
社区检测
旨在识别那些在内部密集连接但与网络其他部分稀疏连接的节点群组。比如：
- Girvan–Newman
- Clauset–Newman–Moore
- 标签传播
- Walktrap
- Fastgreedy
图分析技术
- 图遍历：通常按照系统的顺序访问图中的每一个节点。
- 最短路径：寻找图中两个节点之间的最短路径。
- 连通分量：识别所有相互连接的节点组。
- 最小生成树：找到连接图中所有节点所需的最小边集。
- 最大流：在边的约束条件下，找到可以通过图的最大流量。
我发现的 25 个 Python 库
📚 NetworkX
📚 igraph
📚 karateclub
📚 graph-tool
📚 SNAP.py
📚 Deep Graph Library (DGL)
📚 PyTorch Geometric
📚 Spektral
📚 stellargraph
📚 scikit-network
📚 CDlib
📚 leidenalg
📚 markov-clustering
📚 pyclustering
📚 Graphein
📚 nxviz
📚 Grakn
📚 Tulip
📚 PowerGraph
📚 Gephi
📚 PyG
📚 Python-I graph
📚 NetworKit
📚 Grakel
📚 PyGraphistry
以上是译文。
总结
这是一篇非常简单的介绍文章，但是我们可以通过里面列出的内容“按图索骥”进行深入学习和应用。
你了解“图”数据吗？你觉得基于图数据可以有哪些应用？
Last modified on April 17, 2024