論文の概要: pygrank: A Python Package for Graph Node Ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09274v1
• Date: Mon, 18 Oct 2021 13:13:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-19 22:29:57.807714
• Title: pygrank: A Python Package for Graph Node Ranking
• Title（参考訳）: pygrank: グラフノードのランキングのためのpythonパッケージ
• Authors: Emmanouil Krasanakis, Symeon Papadopoulos, Ioannis Kompatsiaris, Andreas Symeonidis
• Abstract要約: 我々は、ノードランキングアルゴリズムを定義し、実行し、評価するオープンソースのPythonパッケージであるpygrankを紹介した。 我々は,グラフフィルタ,ポストプロセッサ,測度,ベンチマーク,オンラインチューニングなど,オブジェクト指向で広範囲に単体テストされたアルゴリズムコンポーネントを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.492381728793612
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce pygrank, an open source Python package to define, run and evaluate node ranking algorithms. We provide object-oriented and extensively unit-tested algorithm components, such as graph filters, post-processors, measures, benchmarks and online tuning. Computations can be delegated to numpy, tensorflow or pytorch backends and fit in back-propagation pipelines. Classes can be combined to define interoperable complex algorithms. Within the context of this paper we compare the package with related alternatives and demonstrate its flexibility and ease of use with code examples.
• Abstract（参考訳）: ノードランキングアルゴリズムを定義し,実行し,評価するための,オープンソースのpythonパッケージであるpygrankを紹介する。 我々は,グラフフィルタ,ポストプロセッサ,測定器,ベンチマーク,オンラインチューニングなど,オブジェクト指向かつ広範囲にユニットテストされたアルゴリズムコンポーネントを提供する。 計算はnumpy、tensorflow、pytorchバックエンドに委譲でき、バックプロパゲーションパイプラインに適合する。 クラスは相互運用可能な複雑なアルゴリズムを定義するために結合することができる。 本稿では,パッケージと関連する代替品を比較し,その柔軟性と使いやすさをコード例と比較した。

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