除了邻接矩阵或列表之外，还有什么方法可以表示二部图吗？

除了邻接矩阵或邻接列表，还可以使用关联矩阵来表示二部图。

关联矩阵是一个二维矩阵，其中行表示顶点集合A，列表示顶点集合B，矩阵中的元素表示A中的顶点与B中的顶点之间的关系。如果A中的顶点与B中的顶点相连，则对应位置的元素为1，否则为0。

关联矩阵的优势在于可以直观地表示二部图中顶点之间的关系，同时可以方便地进行矩阵运算和图算法的实现。

二部图的应用场景包括社交网络分析、推荐系统、匹配问题等。在社交网络分析中，二部图可以用来表示用户和兴趣、用户和商品之间的关系，从而进行用户推荐和社区发现等任务。

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除此之外可以利用图聚类算法，识别社交圈。 ? 基础建设（Infrastructure）：通过网络分析可以识别基建网络中哪里出了问题。比如电力系统中，可以通过图网络分析哪些点受影响比较严重。...3.1 网络表示的选择图网络存在多种表示方式，根据边的连接是否有方向，可以分为有向图和无向图，根据边是否有权重可以分为有权图和无权图。除此之外，还有有环图，多边图，完全图，二部图等多种形式。...3.3 图的表示方式常见的图的表示方式有三种，邻接矩阵，边列表和邻接表。邻接矩阵最常用。 邻接矩阵（Adjacency Matrix）：定义：如果点之间有边，矩阵对应位置为1，假设邻接矩阵 ?...），结果就是邻接矩阵被大量的0填充，所以邻接矩阵多是稀疏矩阵。边列表（Edge list）：将图表示为一系列边的集合。 ?...依然是上图，邻接列表可以表示为： 1: 2:3,4 3:2,4 4:5 5:1,2 3.4 图的连通性无向图的连通性：如果一个无向图的任何两个顶点（vertices）之间都有路径相连，那么认为这个图是连通的

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每周学点大数据 | No.15 图在计算机中的存储

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ICLR2020 | 图池化没有考虑图结构？一文带你了解最新图池化STRUCTPOOL

作者提出的StructPool在多个数据集上的实验结果显示了有效性 1 背景学习图的高级表示形式对于图分析任务非常重要。面对很多大型图数据，除了图卷积之外，图池化也是一个很重要的研究领域。...2 模型引入图池化操作旨在减少图中节点的数量并且学习到新的图表示。给定含n个节点的图G，则图G可以由特征矩阵 ? 和其邻接矩阵 ? 表示，假设图池化后产生了一个含k个节点（k<n）的新图 ?...，邻接矩阵变成 ? ，所以图池化的目标是学习X,A和 ? 之间的关系。...，其中元素的取值视不同的任务而定，则新图 ? 可以被表示为 ? ，其中 ? 可以看成对其进行线性变换，为保证邻接矩阵为对称矩阵， ? 比 ? 多乘了一部分，最终 ? 经过函数 ?...此外，通过结合图拓扑信息来推广这个方法，使得STRUCTPOOL可以控制CRF中的成对团集。

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【算法】如何确定图（Graph）里有没有环（Cycle）？

节点表示事物的抽象，而边则表示事物之间两两的联系。 ? 边可以分为有方向和无方向两种。有方向的边表示两个节点之间单向的连通，而无方向的边则表示双向连通。边有方向的图叫做有向图，反之叫做无向图。 ?...本文中讲的内容比较多，介绍了三种方法：拓扑排序，DFS和Union-Find Set，每一种方法都可以判断无向图或者有向图。...我们现在只有算法，还没有描述无向图的数据结构。图的表示方法不止一种，此处我们采用邻接矩阵表示无向图。很多时候，当面试官出题要求判断图中是否有环时，会特意指出要用邻接矩阵。如果没指出，就是让你自选。...邻接矩阵也可以用在有向图上。不过对无向图而言： i) 邻接矩阵一定是对称的，而且主对角线一定为零（自己不可能和自己相邻）。...另一方面，方阵就是一个二维表，在程序内部，正好用一个二位数组或列表（List）来表示。很好，既然如此，我们就可以开始编程了。编程实现算法我们用Python来编。

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双11产出1.7亿张素材的“智能设计师”，是如何做到的？

除了评估图片质量，这个AI工具还具备了图片主体的裁切（自动扣图）、自动提取颜色的色板、给图片打标签等功能。 ?...基于数据通过数据，我们可以挖掘到平常无法直接得到的潜在规律，从而解读一些艺术或设计作品。在艺术领域涉及最多的媒介是图像，通过对图像的分析，我们能够得出一些量化方法。 ?...除了在上文中提到的色彩邻接矩阵之外，我们还可以通过计算颜色之间出现的频率，并且把这个频率转化成向量的表示方式，构建一个彩色知识图谱，实现在搭配、绘画、电影、电视剧的色彩风格及氛围的营造等关于颜色的场景中的应用...有了这两类数据后，我们可以设计这样一款应用：用户上传自己的照片后，应用会自动计算和识别出肤色，并根据肤色自动搭配一个服装。除了服饰之外，配饰、妆容（例如口红色号）也可以实现个性化推荐。...除了服装，我们生活中关于颜色的应用场景还有很多，比如室内装修。当大家挑选墙面漆、墙纸的时候，如果机器已经掌握了大量配色方案，就可以很好地为我们计算出最优选。小伙伴们还记得一开始的六张图吗？

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网络科学课程

查询流(2008): 我们想知道在另一个查询之前或之后最有可能的查询是什么?它们是如何联系在一起的?这就是我们开发查询流图的方法....基本概念: 图的符号: G = (V,E) -V:节点或顶点 -E:连接或边缘 |V|=N图的大小 |E|=连接数L 典型符号变化：你会发现G用(N,A)表示,这是典型的有向图,意思是“节点，弧” 你会发现...-|V|用n或n表示 -|E|用m、m或L表示有向图与无向图: 在无向图中 -E是一个对称关系在有向图中，也称为"有向图" -E不是对称关系我们将使用的示例图: 网络 |V| |E| Zachary...练习：画出这些图的度分布: 参考答案：Google Spreadsheet 度分布,实图：线性的规模,log-log的规模: 邻接矩阵: 什么是邻接矩阵?...连通图: 一个不连通图有一个邻接矩阵，它可以按对角形式块排列. a、断开 b、连接距离: 如果两个节点i,j位于同一连接组件中: -i和j之间的距离,用dij表示,是它们之间最短路径的长度直径:

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实验结果数据来源：爬取的网络结构，2.03亿 urls，15亿links 方法：任意节点v，使用BFS策略（宽度优先）计算In(v)和Out(v) 观察结果：BFS策略要么访问极少的节点，要么可以访问居多的节点...用矩阵定义这种形式，引入邻接矩阵M 如果，的出度为，那么 M的列和为1，表示所有从j出去的投票权 rank vector r：每个节点的重要度矩阵形式： ?...为什么teleport能够解决问题呢？...转化为二部图，user-item graph 这其中一个问题，就是要找到一个节点，与其最相似的邻居们 Node proximity measurement 如果找的效果好的话，embedding也会在一起...讲道理，可以用之前说的power iteration method计算。但实际上，只用random walks来模拟这个过程就可以了。这个方法应用的非常广泛，许多顶会论文也会使用这种方法。

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除了社交网络和搜索引擎之外，图数据结构还在许多其他领域得到了广泛的应用，例如网络路由、电路设计、化学分析等。随着技术的不断发展，图数据结构将会在更多的领域中发挥其重要作用。...在有向图中，每个节点都表示一个实体或对象，而连接节点的有向边则表示实体之间的特定关系或交互。例如，在社交网络中，节点可以代表个人，有向边则可以表示一个人对另一个人的关注或信任关系。...由于没有权重的干扰，无权图的分析方法相对简单，许多经典的图论算法都可以直接应用于无权图。...邻接矩阵是一种用于表示图的矩阵形式，对于图中的每一个顶点，邻接矩阵中的对应行和列表示了该顶点与其他所有顶点的连接关系。...因为带权图的边是有权重的，那么其邻接矩阵不仅可以表示边是否存在，还要把边的权重进行表示，那么如果两个节点之间没有边，邻接矩阵的对应位置该写什么要具体问题具体分析，如果权重总是正数，并且我要找最小生成树和最短路径

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