Cleora

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टैगलाइन:CPU पर निश्चित एम्बेडिंग के लिए Rust-आधारित ग्राफ एम्बेडिंग इंजन

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क्या है Cleora?

Cleora एक Rust-आधारित ग्राफ एम्बेडिंग इंजन है जो interleaved whitening के साथ sparse Markov propagation से निश्चित एम्बेडिंग गणना करता है। pip से pycleora इंस्टॉल करें, एज सूचियों से ग्राफ बनाएं, और random walks, negative sampling या GPU के बिना CPU पर एम्बेडिंग बनाएं।

कैसे उपयोग करें Cleora?

`pip install pycleora` से इंस्टॉल करें, एज को स्पेस से अलग इकाई जोड़े के रूप में परिभाषित करें, SparseMatrix.from_iterator से ग्राफ बनाएं, embed(graph, feature_dim=256) कॉल करें और find_most_similar से समानता खोजें।

Cleora मुख्य विशेषताएं

Sparse Markov मैट्रिक्स

इनपुट ग्राफ से sparse transition मैट्रिक्स बनाता है और टाइप्ड, मल्टी-रिलेशनल एज वाले heterogeneous hypergraphs को नेटिव रूप से संभालता है।

मैट्रिक्स घात = सभी walk वितरण

प्रत्येक पुनरावृत्ति में एम्बेडिंग मैट्रिक्स को sparse transition मैट्रिक्स से गुणा किया जाता है ताकि M^k लंबाई k के सभी walks का पूरा वितरण बिना sampling या stochastic approximation के पकड़े।

L2-सामान्यीकृत propagation

प्रत्येक पुनरावृत्ति में नोड एम्बेडिंग को पड़ोसियों के L2-सामान्यीकृत औसत से बदला जाता है; co-occurrence similarity के लिए 3–4, contextual similarity के लिए 7+ पुनरावृत्तियाँ।

8 एल्गोरिदम, एक API

Cleora, ProNE, RandNE, DeepWalk, Node2Vec, HOPE, NetMF और GraRep एक API में एकीकृत हैं, multiscale, attention, directed, weighted, streaming और inductive variants के साथ।

5 MB, कोई भारी dependencies नहीं

लाइब्रेरी लगभग 5 MB है और केवल numpy व scipy चाहती है; CUDA या GPU ड्राइवरों के बिना compiled Rust extension के रूप में उपलब्ध है।

Cleora उपयोग के मामले

उपयोगकर्ता-आइटम द्विपक्षीय ग्राफ से सिफारिश प्रणाली

लेनदेन ग्राफ पर धोखाधड़ी और विसंगति पहचान

बड़े पैमाने पर सोशल नेटवर्क और knowledge graph embeddings

Cleora अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

pycleora कैसे इंस्टॉल करें?

PyPI पर `pip install pycleora` चलाएँ। स्रोत से: maturin इंस्टॉल करें, https://github.com/pycleora/pycleora क्लोन करें, `maturin build --release` चलाएँ और बने wheel को इंस्टॉल करें।