Cleora

Active

ٹیگ لائن:Rust پر مبنی گراف ایمبیڈنگ انجن برائے CPU پر قطعی ایمبیڈنگز

اپ ڈیٹ شدہ:-

سوشل میڈیا:

اے آئی ڈویلپر ٹولز اے آئی ڈیٹا اینالیٹکس تحقیق اور ڈیٹا تجزیہ اوپن سورس API دستیاب ڈویلپرز کے لیے خود میزبانی بغیر سیٹ اپ

ویب سائٹ کھولیں

ویب سائٹ دیکھیں

اس پروڈکٹ کی تشہیر کریں|اس پروڈکٹ کا دعوی کریں

کیا ہے Cleora?

Cleora ایک Rust پر مبنی گراف ایمبیڈنگ انجن ہے جو sparse Markov propagation اور interleaved whitening کے ذریعے قطعی ایمبیڈنگز حساب کرتا ہے۔ pip سے pycleora انسٹال کریں، کناروں کی فہرست سے گراف بنائیں، اور random walks، negative sampling یا GPU کے بغیر CPU پر ایمبیڈنگز بنائیں۔

استعمال کرنے کا طریقہ Cleora?

`pip install pycleora` سے انسٹال کریں، کناروں کو خالی جگہ سے الگ ہستیوں کے جوڑوں کے طور پر بیان کریں، SparseMatrix.from_iterator سے گراف بنائیں، embed(graph, feature_dim=256) کال کریں اور find_most_similar سے مشابہت تلاش کریں۔

Cleora بنیادی خصوصیات

Sparse Markov میٹرکس

آپ کے ان پٹ گراف سے sparse transition میٹرکس بناتا ہے اور ٹائپ شدہ، کثیر تعلقاتی کناروں والے heterogeneous hypergraphs کو نیٹیو طور پر سنبھالتا ہے۔

میٹرکس کی طاقتیں = تمام walk تقسیمات

ہر تکرار میں ایمبیڈنگ میٹرکس کو sparse transition میٹرکس سے ضرب دیا جاتا ہے تاکہ M^k لمبائی k کے تمام walks کی مکمل تقسیم بغیر sampling یا stochastic approximation کے پکڑے۔

L2-normalized propagation

ہر تکرار میں نوڈ کی ایمبیڈنگ کو پڑوسیوں کے L2-normalized اوسط سے بدلا جاتا ہے؛ co-occurrence similarity کے لیے 3–4، contextual similarity کے لیے 7+ تکراریں۔

8 الگورتھم، ایک API

Cleora، ProNE، RandNE، DeepWalk، Node2Vec، HOPE، NetMF اور GraRep ایک API میں متحد ہیں، multiscale، attention، directed، weighted، streaming اور inductive variants کے ساتھ۔

5 MB، بھاری dependencies نہیں

لائبریری تقریباً 5 MB ہے اور صرف numpy اور scipy چاہتی ہے؛ CUDA یا GPU drivers کے بغیر compiled Rust extension کے طور پر فراہم ہوتی ہے۔

Cleora استعمال کے کیسز

صارف-آئٹم دوپہلو گرافز سے سفارشاتی نظام

لین دین کے گرافز پر دھوکہ دہی اور انوکھے واقعات کی نشاندہی

بڑے پیمانے پر سوشل نیٹ ورک اور knowledge graph embeddings

Cleora اکثر پوچھے گئے سوالات

pycleora کیسے انسٹال کریں؟

PyPI پر `pip install pycleora` چلائیں۔ سورس سے: maturin انسٹال کریں، https://github.com/pycleora/pycleora کلون کریں، `maturin build --release` چلائیں اور بنے ہوئے wheel کو انسٹال کریں۔