基于线性模式的图形内核python库
py-graphs的Python项目详细描述
py图
一个用于图形内核的python包。
要求
- python==3.6.5
- numpy==1.15.2
- scipy==1.1.0
- matplotlib==3.0.0
- 网络x==2.2
- scikit learn==0.20.0
- 表格==0.8.2
- tqdm==4.26.0
- 控件==0.8.0（仅适用于广义随机游走内核）
- slycot==0.3.3（仅适用于广义随机游走内核，它需要Fortran编译器，例如gfortran）
如何使用？
只需克隆这个存储库，就可以了！然后查看演示目录：
笔记本目录包含基于线性模式的图形内核测试代码；笔记本/测试目录包含测试某些库和函数的代码；笔记本/utils目录中包含一些有用的工具，如gram矩阵检查器和获取数据集属性的函数；笔记本/else目录包括我们用于实验的其他代码。
图形内核列表
- 基于步行
- 公共行走核[1]
- 指数型
- 几何
- 边缘化的肯雷尔
- 摇摇晃晃的[2]
- 不摇晃[7]
- 广义随机游动核[3]
- 西尔维斯特方程
- 共轭梯度
- 定点迭代
- 光谱分解
- 公共行走核[1]
- 基于路径
- 最短路径核[4]
- 结构最短路径核[5]
- 最长h[6]的路径内核
- Tanimoto内核
- minmax内核
- 非线性核
- treelet内核[10]
- 魏斯费勒雷曼核心[11]
- 子树
计算优化方法
- python的
多处理.pool模块用于对所有内核的计算和模型选择执行并行化。 - 最短路径核（fcsp）方法的快速计算在随机游走核、最短路径核和结构最短路径核（fcsp同时应用于顶点核和边核）中实现。
- 在路径核中使用trie数据结构来存储图形中的路径。
问题
此库使用
multiprocessing.pool.imap_unordered函数进行并行化，这可能无法在Windows系统下正确运行。目前，windows用户可能需要注释并行代码，并取消注释它们下面串行运行的代码。我们将考虑根据需要添加一个参数来控制串行或并行计算。一些模块（如
numpy，scipy，sklearn）默认应用openblas来执行并行计算，这会导致与其他并行模块（如multipassing.pool）发生冲突，极大地增加了计算时间。。通过将其线程设置为1，openblas将强制使用单个线程/cpu，从而避免冲突。目前，这个过程必须手动完成。在linux下，在terminal befor中键入此命令e运行代码：
$ export OPENBLAS_NUM_THREADS=1
或者在~/.bashrc文件末尾添加export openblas_num_threads=1，然后运行
$ source ~/.bashrc
使之永久有效。
结果
查看本文，了解图核的详细描述和实验结果：
贾琳琳，盖泽尔，和保罗。基于线性模式的图核：理论和实验比较。工作文件或预印本，2019年3月。urlhttps://hal-normandie-univ.archives-ouvertes.fr/hal-02053946
参考文献
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[2]鹿岛县H.Kashima、津田县K.Tsuda和井口县A.Inokuchi。标记图之间的边缘核。《第20届机器学习国际会议记录》，华盛顿特区，美国，2003年。
[3]Vishwanathan，S.V.N.，Schraudolph，N.N.，Kondor，R.，Borgwardt，K.M.，2010年。图形内核。机器学习研究杂志11201-1242。
[4]K.M.Borgwardt和H.-P.Kriegel。图的最短路径核。《数据挖掘国际会议记录》，第74-81页，2005年。
[5]利娃·拉莱沃拉，桑杰·J·斯瓦迈达斯，西戈和皮埃尔·巴尔迪。化学信息学图形核。神经网络，18（8）：1093–1110，2005。
[6]Suard F，Rakotomamonjy A，Bensrhair A.测量形状相似性的路径袋上的核。2007年4月25日（第355-360页）。
[7]Mahé，P.，Ueda，N.，Akutsu，T.，Perret，J.L.，Vert，J.P.，2004年。边缘化图核的扩展，in:proc.第二十一届机器学习国际会议。70、
[8]徐立凡，王伟，阿尔瓦雷斯，卡瓦佐斯，张东平.多核cpu和gpu上最短路径图核的并行化。异构多核（多道程序）可编程性问题会议记录，维也纳，奥地利，2014年。
[9]爱德华弗雷德金。记忆。ACM通讯，3（9）：490–4991960。
[10]Gaüzere，B.，Brun，L.，Villemin，D.，2012年。化学信息学中的两个新图核。模式识别字母332038–2047。
[11]Shervashidze，N.，Schweitzer，P.，Leeuwen，E.J.V.，Mehlhorn，K.，Borgwardt，K.M.，2011年。魏斯费勒-雷曼图核心。机器学习研究杂志12，2539–2561。
作者
- 林林佳，丽蒂斯，诺曼底Insa Rouen
- Benoit Gaüz_re，丽蒂斯，Insa Rouen Normandie
- paul honeine，里蒂斯，鲁昂诺曼底大学
引文
仍在等待…
致谢
这项研究得到了CSC（中国奖学金委员会）和法国国家研究机构（ANR）的资助，资助项目为API（ANR-18-CE23-0014）。作者要感谢criann（le centre réregional informatique et d'applications numériques de normandie）提供计算资源。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
