OGB: Open Graph Benchmark

https://ogb.stanford.edu/

https://github.com/snap-stanford/ogb

OGB is a collection of benchmark datasets, data-loaders and evaluators for graph machine learning in PyTorch.

Data-loaders are fully compatible with PyTorch Geometric (PYG) and Deep Graph Library (DGL). The goal is to have an easily-accessible standardized large-scale benchmark datasets to drive research in graph machine learning.

Deep Graph Library (DGL)

https://www.dgl.ai/

https://github.com/dmlc/dgl

DGL works on PyTorch 0.4.1+ and MXNet nightly build

PyTorch Geometric (PYG)

https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/

https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric

PyGSP:Graph Signal Processing in Python

https://pygsp.readthedocs.io/en/stable/index.html

https://pygsp.readthedocs.io/en/stable/reference/index.html

Development: https://github.com/epfl-lts2/pygsp.git

https://github.com/wangg12/pygsp.git

networkx

https://pypi.org/project/networkx/

https://github.com/networkx/networkx

Website : http://networkx.github.io/

igraph:network analysis tools. igraph can be programmed in R, Python, Mathematica and C/C++.

https://igraph.org/

graph-tools,Efficient network analysis

https://graph-tool.skewed.de/

https://git.skewed.de/count0/graph-tool

https://graph-tool.skewed.de/static/doc/index.html

https://github.com/solstag/graph-tool

Agglomerative cluster tool (pip install agglomcluster)

https://github.com/MSeal/agglom_cluster

http://arxiv.org/pdf/cond-mat/0309508v1.pdf

因果关系推理,causal inference in graphs and in the pairwise settings

https://github.com/Diviyan-Kalainathan/CausalDiscoveryToolbox

https://diviyan-kalainathan.github.io/CausalDiscoveryToolbox/html/index.html

pip install cdt

Causal Discovery Toolbox: Uncover causal relationships in Python

https://arxiv.org/abs/1903.02278

Graph machine learning 工具的更多相关文章

  1. 【Machine Learning】Python开发工具:Anaconda+Sublime

    Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现 ...

  2. 【机器学习Machine Learning】资料大全

    昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machi ...

  3. [Machine Learning] 国外程序员整理的机器学习资源大全

    本文汇编了一些机器学习领域的框架.库以及软件(按编程语言排序). 1. C++ 1.1 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C ...

  4. 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

    <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.D ...

  5. FAQ: Machine Learning: What and How

    What: 就是将统计学算法作为理论,计算机作为工具,解决问题.statistic Algorithm. How: 如何成为菜鸟一枚? http://www.quora.com/How-can-a-b ...

  6. 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料【转】

    转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一 ...

  7. 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

    ##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.co ...

  8. [ML] I'm back for Machine Learning

    Hi, Long time no see. Briefly, I plan to step into this new area, data analysis. In the past few yea ...

  9. 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料汇总 (上)

    转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Ma ...

随机推荐

  1. OpenCV 学习笔记(1-2)cuda8.0+cudnn安装

    https://blog.csdn.net/qq_34199125/article/details/78352486 安装过程1.点击安装包一步一步安装即可.如果原来有cuda7.5,因此8.0安装后 ...

  2. 参数化CSV Data Set config元件

    参数化CSV Data Set config元件 CSV Data Set config可以从指定的文件(一般是文本文件)中一行一行地提取文本内容,根据分隔符拆解这一行内容并把内容与变量名对应上,然后 ...

  3. 利用python画小猪佩奇

    import turtle as t t.pensize(4) t.hideturtle() t.colormode(255) t.color((255,155,192),"pink&quo ...

  4. CentOS7 配置阿里云yum源,vim编辑器,tab自动补全

    1.进入yum的文件夹 命令:cd   /etc/yum.repos.d/ 2.下载wget 命令:yum -y install wget 3.删除yum文件夹所有yum源 命令:rm -rf    ...

  5. MySQL8.0忘记密码后重置密码(亲测有效)

    实测,在mysql8系统下,用mysqld --console --skip-grant-tables --shared-memory可以无密码启动服务 服务启动后,以空密码登入系统 mysql.ex ...

  6. 【数论】[逆元,错排]P4071排列计数

    题目描述 求有多少种长度为n的系列A,满足以下条件: 1~n这n个数在序列中各出现一次:若第i个数a[i]的值为i,则称i是稳定的.序列恰有m个数是稳定的. 输出序列个数对1e9+7取模的结果. So ...

  7. transient的

    1,transient的用途及使用方法1,用途 我们知道,当一个对象实现了Serilizable接口,这个对象就可以被序列化,我们不关心其内在的原理,只需要了解这个类实现了Serilizable接口, ...

  8. 利用sftp迁移pve虚拟机

    首先在A主机进行虚拟机备份vzdump <vmid>在B主机利用sftp复制备份到A主机cd /var/lib/vz/dump/sftp root@192.168.25.140 回答yes ...

  9. 如何保证MQ的顺序性?比如Kafka

    三.如何保证消息的顺序性 1. rabbitmq 拆分多个queue,每个queue一个consumer,就是多一些queue而已,确实是麻烦点:或者就一个queue但是对应一个consumer,然后 ...

  10. 【Gamma阶段】第三次Scrum Meeting

    冰多多团队-Gamma阶段第三次Scrum会议 工作情况 团队成员 已完成任务 待完成任务 卓培锦 修改可移动button以及button手感反馈优化 编辑器风格切换(夜间模式) 牛雅哲 添加优化算法 ...