图学习基础（未完待续~）

**图学习基础**

图学习是一种机器学习技术，旨在从图结构中学习特征和模式。图是由节点（或称为顶点）和边组成的数据结构，每个节点代表一个实体，每条边代表两个实体之间的关系。

**图学习的基本概念**

1. **图**: 由节点和边组成的数据结构。
2. **节点**:代表一个实体的元素。
3. **边**:两个节点之间的连接。
4. **图结构**: 节点和边的排列方式。
5. **图特征**: 描述图结构的属性。

**图学习的应用场景**

1. **社交网络分析**: 分析用户之间的关系和行为模式。
2. **物流管理**:优化物流路径和资源分配。
3. **生物信息学**: 分析基因和蛋白质之间的相互作用。
4. **推荐系统**: 基于用户行为和商品特征进行推荐。

**图学习算法**

1. **深度信念网络 (DBN)**: 一种基于贝叶斯网络的图学习模型。
2. **随机游走 (RW)**: 一种用于图结构分析的随机过程。
3. **图卷积神经网络 (GCN)**: 一种用于图结构特征提取的神经网络。

**图学习代码示例**

###1. 深度信念网络 (DBN)

import numpy as npclass DBN:
 def __init__(self, num_layers):
 self.num_layers = num_layers self.weights = [np.random.rand(num_layers[i], num_layers[i+1]) for i in range(num_layers-1)]

 def forward(self, x):
 h = []
 for i in range(self.num_layers-1):
 h.append(np.dot(x, self.weights[i]))
 x = np.tanh(h[-1])
 return x# 示例使用dbn = DBN(3)
x = np.random.rand(10,5)
output = dbn.forward(x)
print(output.shape) # (10,3)

import numpy as npclass RW:
 def __init__(self, num_nodes):
 self.num_nodes = num_nodes self.adj_matrix = np.random.rand(num_nodes, num_nodes)

 def walk(self, start_node):
 current_node = start_node path = [current_node]
 for _ in range(10): # 随机游走次数 next_node = np.random.choice(np.where(self.adj_matrix[current_node] >0)[0])
 path.append(next_node)
 current_node = next_node return path# 示例使用rw = RW(5)
path = rw.walk(0)
print(path) # [0,2,4,1,3]

import numpy as npfrom tensorflow.keras.layers import Input, Denseclass GCN:
 def __init__(self, num_nodes):
 self.num_nodes = num_nodes self.adj_matrix = np.random.rand(num_nodes, num_nodes)
 self.input_dim =5 self.hidden_dim =10 self.output_dim =3 def build_model(self):
 inputs = Input(shape=(self.input_dim,))
 x = Dense(self.hidden_dim, activation='relu')(inputs)
 outputs = Dense(self.output_dim)(x)
 model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
 return model# 示例使用gcn = GCN(5)
model = gcn.build_model()
print(model.summary()) # 模型结构