Graph Analytics та аналіз графів

🎓 Graph Neural Networks

GCN (Graph Convolutional Network)

Концепція: Convolution для графів. Агрегує features сусідів.

Переваги: Простий, ефективний.

Застосування: Node classification, link prediction.

GAT (Graph Attention Network)

Концепція: Attention для графів. Ваги для сусідів.

Переваги: Більш гнучкий за GCN.

Застосування: Node classification, graph classification.

GraphSAGE

Концепція: Sampling та aggregation. Масштабується до великих графів.

Переваги: Масштабований, inductive.

Застосування: Великі графи, нові вузли.

🔧 Задачі Graph Analytics

Node Classification

Задача: Класифікація вузлів графа.

Моделі: GCN, GAT, GraphSAGE.

Застосування: Класифікація користувачів, молекул.

Link Prediction

Задача: Передбачення зв'язків між вузлами.

Методи: Node embeddings, similarity, GNN.

Застосування: Рекомендації, виявлення нових зв'язків.

Graph Classification

Задача: Класифікація цілих графів.

Методи: Graph pooling, graph-level embeddings.

Застосування: Класифікація молекул, соціальних мереж.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: Node Classification з GCN

Граф: Підготувати граф (nodes, edges, features).

GCN: Навчити GCN для node classification.

Оцінка: Перевірити accuracy на test nodes.

Приклад 2: Link Prediction

Embeddings: Отримати node embeddings через GNN.

Prediction: Використати similarity для link prediction.

Оцінка: Перевірити AUC на test links.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

Graph Analytics: аналіз графів

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.