Cleora

Active

Khẩu hiệu (Tagline):Công cụ nhúng đồ thị bằng Rust cho embedding xác định trên CPU

Đã cập nhật:-

Mạng Xã hội:

Công cụ phát triển AI Phân tích Dữ liệu AI Nghiên cứu & Phân tích Dữ liệu Mã nguồn mở API có sẵn Dành cho nhà phát triển Tự lưu trữ Không cần cài đặt

Mở Website

Truy cập Website

Quảng bá sản phẩm này|Nhận sản phẩm này

là gì Cleora?

Cleora là công cụ nhúng đồ thị bằng Rust, tính embedding xác định qua lan truyền Markov thưa với whitening xen kẽ. Cài pycleora bằng pip, xây đồ thị từ danh sách cạnh và tạo embedding trên CPU mà không cần random walk, negative sampling hay GPU.

Cách sử dụng Cleora?

Cài bằng `pip install pycleora`, định nghĩa cạnh là các cặp thực thể cách nhau bằng dấu cách, dựng đồ thị với SparseMatrix.from_iterator, gọi embed(graph, feature_dim=256) và truy vấn độ tương tự bằng find_most_similar.

Cleora Tính năng Cốt lõi

Ma trận Markov thưa

Xây ma trận chuyển trạng thái thưa từ đồ thị đầu vào và hỗ trợ native siêu đồ thị không đồng nhất với cạnh đa quan hệ có kiểu.

Lũy thừa ma trận = mọi phân phối walk

Mỗi vòng lặp nhân ma trận embedding với ma trận chuyển thưa để M^k nắm đầy đủ phân phối mọi walk độ dài k mà không lấy mẫu hay xấp xỉ ngẫu nhiên.

Lan truyền chuẩn hóa L2

Mỗi vòng lặp thay embedding nút bằng trung bình L2-chuẩn hóa của láng giềng; 3–4 vòng cho độ tương tự đồng xuất hiện, 7+ cho ngữ cảnh.

8 thuật toán, một API

Cleora, ProNE, RandNE, DeepWalk, Node2Vec, HOPE, NetMF và GraRep thống nhất trong một API, với biến thể đa tỷ lệ, attention, có hướng, có trọng số, streaming và inductive.

5 MB, không phụ thuộc nặng

Thư viện khoảng 5 MB, chỉ cần numpy và scipy, phân phối dưới dạng mở rộng Rust biên dịch sẵn, không cần CUDA hay driver GPU.

Cleora Ca Sử dụng

Hệ gợi ý từ đồ thị hai phía người dùng-mục

Phát hiện gian lận và bất thường trên đồ thị giao dịch

Nhúng mạng xã hội và đồ thị tri thức quy mô lớn

Cleora Câu hỏi thường gặp

Cài pycleora như thế nào?

Trên PyPI chạy `pip install pycleora`. Từ mã nguồn: cài maturin, clone https://github.com/pycleora/pycleora, chạy `maturin build --release` và cài wheel được tạo.

Cleora cần những phụ thuộc nào?

Chỉ numpy và scipy. Matplotlib tùy chọn cho trực quan hóa.

Cleora có cần GPU không?

Không. Cleora chỉ chạy trên CPU và xác định, với lõi Rust và API Python, không cần CUDA, cuDNN hay driver GPU.

Cleora Bối cảnh Sản phẩm & Liên kết Chính thức

Cleora Email Hỗ trợ & Liên hệ dịch vụ khách hàng & Liên hệ hoàn tiền, v.v.

Thông tin liên hệ thêm, vui lòng truy cập Trang giới thiệu(https://cleora.ai/docs)

Cleora Thông tin Công ty

Cleora Tên công ty: Synerise

Tìm hiểu thêm về Cleora, Vui lòng truy cập Trang giới thiệu(https://cleora.ai/docs)

Cleora GitHub

Cleora Liên kết GitHub: https://github.com/pycleora/pycleora

Giá cả & Gói của Cleora

Mã nguồn mở

Miễn phí

Giấy phép MIT
Cài qua pip install pycleora
Nhúng đồ thị chỉ CPU, không cần GPU
Bao gồm tài liệu, tham chiếu API và benchmark

Đăng ký & nâng cấp ngay

Thẻ của Cleora

Mã nguồn mở API có sẵn Dành cho nhà phát triển Tự lưu trữ Không cần cài đặt

Các ngành nghề phù hợp nhất cho Cleora

Nhà phát triển phần mềm Nhà khoa học dữ liệu Nhà nghiên cứu học thuật