概述

Scikit-network 是一个用于图上机器学习的开源 Python 包。

每个图都由其在 scipy 的稀疏 CSR 格式中的邻接矩阵表示。

本 notebook 介绍了该软件包的概述。

安装

要安装 scikit-network，请在您的终端中运行以下命令：

$ pip install scikit-network

如果您还没有安装 pip，请参考 Python 安装指南。

或者，您可以从 Github 下载源代码并运行：

$ cd <scikit-network folder>
$ python setup.py develop

导入

在 Python 中导入 scikit-network：

import sknetwork as skn

使用

图由其 邻接 矩阵（方阵）表示。当图是二部的时，它可以用其 二部邻接 矩阵（矩形矩阵）表示。请查看我们的 教程，了解加载图的各种方法（例如，从边列表、数据框或 CSV 文件加载）。

每个算法都用一个带有 fit 方法的对象表示。

以下是一个使用 Louvain 算法 对 空手道俱乐部图 进行聚类的示例：

from sknetwork.data import karate_club
from sknetwork.clustering import Louvain

adjacency = karate_club()
algorithm = Louvain()
algorithm.fit(adjacency)

本 教程 提供了更多详细信息。