学习图形表示

GraRep算法的Python实现是基于SciPy的，专注于学习加权图中顶点的低维向量表示。与传统方法不同的是，该算法整合了图的全局结构信息，通过技术进步来有效表达出现在图中的顶点。我们还详细分析了与DeepWalk和跳图模型等现有工作的关系，并展示了在语言网络、社交网络和引文网络上的实验结果，表明我们的方法在聚类、分类和可视化等任务中具有显著优势。此外，该算法的Python实现现已在存储库中提供。

fig2tex 是一种 MATLAB 函数，能够生成 LaTeX 文件，以使用 PSTricks 宏复制 MATLAB 图形。生成的 LaTeX 文件依赖于 PSTricks 包，特别是 pst-plot 和 pst-node。这使得您可以在 LaTeX + PSTricks 环境中复现图形，确保文本样式在整个文档中保持统一，同时支持缩放功能。用户也可以在 LaTeX 文件上直接进行小的修改，如更改标签文本。最新版本为 0.7，于 2005/6/27 发布，访问链接：http://www2.isikun.edu.tr/personel/ercan.solak/fig2tex/index.htm

了解图形基本属性的方法：使用Matlab的plot函数，通过help plot查看不同线型、点标记和颜色的表示方法。例如实线为'-', 虚线为':', 点划线为'-.', 间断线为'--'，点标记包括小圆圈'o'、叉子'x'、加号'+'、星号'*'、方格's'、菱形'd'以及朝上'^'、朝下'v'和朝右'>'的三角形。

在学习Matlab时，设置图形种类是一个重要的技能。

MATLAB提供了polar函数，用于在极坐标下绘制图形。例如，可以通过以下代码进行绘制： >> x = 0:0.01:10; >> y1 = sin(x); >> y2 = cos(x-2.5); >> polar(y1, y2, '-r+')。这个功能使得学习者可以轻松掌握极坐标图形的绘制技巧。

使用MATLAB的交互式图形编辑功能，通过应用函数编辑图形的set和get方法来优化图形编辑模式。

MATLAB提供了绘制对数和半对数坐标曲线的函数。调用格式为：semilogx(x1, y1, 选项1, x2, y2, 选项2, …)，其中x轴为log10刻度，y轴为线性刻度。semilogy(x1, y1, 选项1, x2, y2, 选项2, …)和log(x1, y1, 选项1, x2, y2, 选项2, …)可以绘制不同类型的对数图。

Matlab绘图的形状代码多视图CNN（MVCNN）用于形状识别。该项目的目标是学习用于形状识别的通用描述符。为此，我们使用卷积神经网络（CNN）训练用于形状识别的判别模型，其中基于视图的形状表示是唯一提示。示例包括线条画、去除颜色的剪贴画图像或几乎没有纹理信息的3D模型渲染。如果您使用此项目中的代码的任何部分，请引用： @inproceedings {su15mvcnn，作者= {Hang Su和Subhransu Maji和Evangelos Kalogerakis和Erik G. Learned {-} Miller}，标题= {用于3d形状识别的多视图卷积神经网络}，书名= {Proc。 ICCV}，年份= {2015}} 安装依赖项：git submodule update --init 编译为CPU编译： # two environment variables might need to be set, e.g. MATLABDIR= MEX=/bin/mex matlab -nodisplay -r \"s

协同过滤算法在推荐系统中发挥着重要作用，但传统方法往往难以捕捉用户和物品之间复杂的潜在关系。为了解决这个问题，该算法将知识图谱表示学习融入协同过滤中。知识图谱可以提供丰富的实体关系信息，通过表示学习将实体和关系嵌入到低维向量空间，可以更有效地挖掘用户偏好和物品特征。该算法将用户-物品交互数据与知识图谱信息相结合，利用知识图谱表示学习增强协同过滤模型，从而提高推荐结果的准确性和可解释性。

当前，信息网络研究主要集中在同质网络上，而对于异质信息网络的网络表示学研究较为有限。提出一种创新方法，利用不同元路径将异质信息网络转化为带权质子图，通过引入带权重边的元路径来抽取同质子图。进一步采用带偏置的随机游走策略生成同类节点序列，并利用Skip-gram模型来学习节点的表示向量。实验结果显示，相较于单一路径算法，本算法在节点分类及相似性搜索等数据挖掘任务中表现出色。