趋近智
机器学习 (machine learning)中的许多问题都涉及理解实体间的联系。无论是推荐系统中的用户与产品、化学数据库中的分子,还是网络中的社交关系,图都提供了一种自然且有效的方法来表示这类关系数据。
本章将重点介绍图数据结构以及与机器学习任务相关的基本图算法。我们将讨论:
我们将考察这些技术的实现细节和性能特点,为您准备好应用基于图的方法来应对相关的机器学习难题。
4.1 图的表示方法:邻接列表与邻接矩阵
4.2 图遍历:广度优先搜索(BFS)
4.3 图遍历:深度优先搜索(DFS)
4.4 最短路径算法概述
4.5 图嵌入用于节点表示
4.6 推荐系统和自然语言处理中的应用
4.7 动手实践:图表示与遍历