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机器学习连接学习方法

学习方法 2025-07-20 21:59语文学习方法www.ettschool.cn

1. 传统图特征工程

  • 局部邻域重叠：计算两节点间直接或间接连接的局部拓扑特征
  • 全局邻域重叠：利用全图结构信息衡量节点关联性，如Katz指数等全局指标
  • 路径统计：分析节点间长度为K的路径数量作为连接特征

    • 2. 现代图神经网络方法

  • 图卷积网络(GCN)：通过邻域节点特征聚合学习连接模式
  • 图注意力网络(GAT)：引入注意力机制动态加权邻居节点影响
  • 时空图网络：结合时间序列处理动态连接关系

    • 3. 工业应用实现

  • STM32等嵌入式设备已支持基础图算法部署，包括：
  • 蚁群优化算法
  • 卷积神经网络图处理
  • 循环神经网络时序连接分析

    • 4. 学习路径建议

  • 入门阶段：先掌握随机森林等基础树模型
  • 进阶学习：通过Kaggle项目实践图数据处理

    • - 前沿方向：聚焦图结构与时间序列的交叉应用

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