GRAPE: 高性能图处理与表示学习库
GRAPE(Graph Representation leArning, Predictions and Evaluation)是一个高性能的图处理和表示学习库,专为处理大规模图数据而设计。它不仅可以在普通的笔记本电脑和台式机上运行,还能够在高性能计算集群上发挥强大的性能。这个强大的工具是由米兰大学计算机科学系的AnacletoLAB团队开发的,同时得到了Jackson实验室基因组医学Robinson实验室和劳伦斯伯克利国家实验室BBOP的合作支持。
核心组成
GRAPE主要由两个模块组成:
- Ensmallen: 这是一个用Rust和Python编写的高性能图处理子模块。
- Embiggen: 这是一个Python编写的图表示学习、预测和评估子模块。
这种结构设计充分利用了Rust的高性能和Python的易用性,为用户提供了一个既高效又灵活的图处理工具。
安装与使用
安装GRAPE非常简单,只需通过PyPi运行以下命令:
pip install grape
通常情况下,安装过程不会超过一分钟。对于那些需要特定OS、libc版本或CPU架构(如Arm、AArch64、RiscV、Mips)的用户,GRAPE提供了手动编译Ensmallen的选项。
主要功能
GRAPE提供了一系列强大的功能,包括但不限于:
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强大的图加载和检索能力:
- 支持80,000多种图
- 兼容多种图格式
- 生成人类可读的图特征报告
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60多种节点嵌入模型:
- 包括DeepWalk、Walklets、Node2Vec等经典模型
- 支持First和Second order LINE
- 集成了Karate Club和PyKEEN的模型
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20多种分类器模型:
- 适配了所有sklearn模型用于边预测、边标签预测和节点标签预测
- 包括GraphSAGE和Kipf GCN
- 支持在SLURM集群上并行化holdouts
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高效的图处理算法:
- 实现了Resnik、Jaccard、Ancestors Jaccard相似度
- 支持直径、顶点覆盖、连通分量、三角形、方形等图算法
- 提供了图属性过滤和边集合操作
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图可视化工具:
- 支持TSNE、UMAP、PCA嵌入可视化
- 提供边属性可视化
教程与文档
GRAPE提供了丰富的教程资源,涵盖了库的各个方面。这些教程都是自包含的,可以直接在COLAB上运行。对于在线文档,虽然目前正在更新中,但已经提供了一个全面的库概览。
此外,GRAPE还集成了一个智能推荐系统,可以帮助用户找到所需的方法或在方法被重命名时找到新名称。例如,在加载STRING Homo Sapiens图后,只需输入"components",系统就会提示相关的方法名称。
引用GRAPE
如果GRAPE对您的研究有所帮助,请引用以下论文:
@article{cappelletti2023grape,
title={GRAPE for Fast and Scalable Graph Processing and random walk-based Embedding},
author={Cappelletti, L. and Fontana, T. and Casiraghi, E. and Ravanmehr, V. and Callahan, T.J. and Cano, C. and Joachimiak, M.P. and Mungall, C.J. and Robinson, P.N. and Reese, J. and Valentini, G.},
year={2023},
doi={10.1038/s43588-023-00465-8},
journal={Nature Computational Science}}
GRAPE的出现为图处理和表示学习领域带来了新的可能。无论是在学术研究还是工业应用中,它都为处理大规模图数据提供了一个高效、灵活的解决方案。随着数据规模的不断增长和图分析需求的日益复杂,GRAPE将在未来的图计算领域扮演越来越重要的角色。
