GraphScope

统一分布式图计算平台

GraphScope 图计算分布式系统大规模图处理 Python接口 Github 开源项目

GraphScope是一个统一的分布式图计算平台，通过Python接口在计算机集群上执行各种图操作。它整合了GRAPE、MaxGraph和Graph-Learn等技术，分别用于图分析、交互式查询和图神经网络计算，并利用Vineyard存储实现高效内存数据传输。该平台能够处理大规模图数据，适用于复杂的图计算场景，为用户提供全面的图数据处理解决方案。

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介绍相关项目

PyDGN - 深度图网络研究与实验的Python开源库

GithubPyDGNPython库图分类开源项目机器学习深度图网络

PyDGN是一个面向深度图网络(DGNs)研究的开源Python库。该库提供自动化的数据处理、实验管理和并行计算功能,支持模型选择与风险评估。PyDGN简化了图学习实验流程,有助于快速原型设计和结果复现,为图神经网络研究提供了实用工具。它支持CPU和GPU并行计算,可同时评估多种模型配置。PyDGN适用于各类深度图网络研究,包括图分类、节点分类等任务。该库提供了完整的实验管理流程,从数据预处理到模型评估,有助于提高研究效率和结果可靠性。

pygraft - 开源Python库，生成自定义模式和知识图谱

GithubPyGraft合成模式开源库开源项目知识图谱生成语义网

PyGraft是一个开源Python库，用于生成合成但真实的模式和知识图谱(KGs)。该工具支持灵活配置生成过程，可单独或同时生成模式和KG。PyGraft采用RDFS和OWL构造，确保逻辑一致性，适用于数据敏感或难以获取的研究领域。它提供多种可调参数，并使用DL推理器保证一致性。研究人员可以利用PyGraft根据简单规格快速生成所需的模式和KGs。

networkx - 全面的复杂网络分析与操作Python库

GithubNetworkXPython库图论复杂网络开源项目网络分析

NetworkX是一个功能强大的Python库，专门用于复杂网络的创建、分析和可视化。它支持多种网络类型，包括社交、生物和交通网络等。该库提供了丰富的图算法，如最短路径计算、中心性分析和社区检测，并具有excellent的可扩展性。NetworkX广泛应用于学术研究和工业领域，支持高效的大规模网络处理和数据挖掘。

Graphite Note - 简化数据分析的智能工具，从原始数据到实用见解

AI工具Graphite Note决策科学数据分析无代码AI工具预测分析

Graphite Note为数据分析师和业务智能专业人士提供便捷的分析工具。该平台能快速构建机器学习模型，自动提取数据中的关键因素和可行见解。通过用户友好的界面，Graphite Note将复杂数据转化为清晰的决策依据，并提供基于分析的行动建议。这一工具简化了机器学习过程，无需编程即可应用于多种商业场景，有效支持数据驱动的决策制定。

Graphzila - 智能知识图谱生成与可视化工具

AI工具GraphzilaOpenAI智慧知识图谱龙

这款基于OpenAI技术的知识图谱工具能够自动生成主题相关的网络图。通过直观的图形呈现复杂知识关系，帮助用户快速理解和探索概念间的联系。该工具以龙的智慧为主题，为学习者、研究人员等求知者提供了新颖有趣的学习方式。只需输入关键词或主题，即可获得丰富的知识网络可视化展示。这款工具操作简单，适合各类求知者使用，为知识探索提供了便捷有效的可视化方法。

awesome-knowledge-graph - 知识图谱技术资源汇总涵盖数据库工具和学习材料

Github图可视化图数据库图计算框架开源项目知识图谱语义网络

该项目汇总了知识图谱领域的重要资源,包括图数据库、存储系统、计算框架、可视化工具、工程技术和数据集等。内容涵盖从基础设施到学习材料的多个方面,为开发者、研究人员提供全面的技术参考。列表不断更新,持续收录优质资源,是深入了解和应用知识图谱技术的重要参考。

awesome-large-graph-model - 大规模图模型研究前沿综述

Github图提示学习图机器学习图神经网络大图模型大语言模型开源项目

这个项目整理了大规模图模型相关的研究文献，涵盖理论基础和实际应用。内容包括图神经网络与大型语言模型的结合、LLM在图任务中的应用、图提示学习和参数高效微调等技术。同时涉及知识图谱、分子科学和神经架构搜索等领域。项目为图机器学习研究提供了全面的文献综述，有助于推动该领域的发展。

jupyter-scatter - 高效处理百万级数据点的交互式散点图工具

GithubJupyter NotebookJupyter Scatter交互式散点图大规模数据集开源项目数据可视化

Jupyter Scatter是一款为Jupyter环境设计的交互式散点图工具，能高效处理百万级数据点。它支持视图链接、平移缩放和数据选择，采用WebGL渲染确保大规模数据流畅展示。该工具提供直观API，与Pandas DataFrames深度集成，并具备智能默认设置。Jupyter Scatter支持自定义视觉编码和多图表同步交互，适用于大规模数据集的探索和比较。

graph_nets - DeepMind的图神经网络库，支持TensorFlow和Sonnet

GithubGraph NetsSonnetTensorFlow安装开源项目演示

Graph Nets是由DeepMind开发的图神经网络库，兼容TensorFlow和Sonnet。支持Linux和Mac OS X，以及Python 2.7和3.4+。该库适用于CPU和GPU版本的TensorFlow，但需要单独安装TensorFlow。Graph Nets提供了详细的安装指南、使用示例和多个演示，包括最短路径、排序和物理预测任务。用户可以通过Colaboratory在浏览器中运行这些演示，体验图神经网络的灵活性和强大功能。

classgraph - 高效并行的Java类路径和模块分析工具

ClassGraphGithubJava元编程字节码分析开源项目模块扫描类路径扫描

ClassGraph是一款高效的Java类路径和模块分析工具,支持多种JVM语言。它能快速并行扫描类路径和模块路径,构建类关系图,并提供API查询元数据。无需加载类即可读取字节码,兼容JDK 7+和JPMS模块系统。ClassGraph是Java元编程和代码分析的有力助手,为开发者提供了丰富的类信息查询功能。

相关项目

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