- यह लेख Google Graph Mining टीम द्वारा विकसित टूल्स को शामिल करने वाले प्रोजेक्ट Graph Mining Library पर चर्चा करता है.
- ये टूल्स उन data mining और machine learning समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जिनमें ग्राफ़ संरचना स्वाभाविक रूप से होती है या जिन्हें graph problem के रूप में formalize किया जा सकता है.
- इस लाइब्रेरी में shared-memory parallel clustering algorithms शामिल हैं, जो अरबों edges वाले ग्राफ़ को प्रोसेस कर सकते हैं.
- ये algorithms कई research papers पर आधारित हैं, जिनमें "Poly-Logarithmic Depth mein Hierarchical Agglomerative Graph Clustering", "Parallel correlation clustering ke madhyam se Scalable community detection", "Affinity Clustering: Hierarchical Clustering at Scale", और "Distributed Balanced Partitioning via Linear Embedding" शामिल हैं.
- प्रत्येक paper और repository के संबंधित विशेष सेक्शन के लिए लिंक प्रदान किए गए हैं.
- यदि कोई प्रश्न या टिप्पणी हो, तो उपयोगकर्ताओं को repository में issue बनाने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है.
- यह लेख Bazel इंस्टॉल करने और examples चलाने का तरीका बताने वाली एक quick start guide भी प्रदान करता है.
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