因果图（Causal Diagram）是一种图形化的工具，用于表示变量之间的因果关系。它通过节点和有向边来展示变量之间的关系，其中节点代表变量，有向边代表变量之间的因果关系。因果图在统计推断、科学研究中有着广泛的应用...
本体图（Ontology Graph）在人工智能中扮演着至关重要的角色，它是一种用于描述概念及其之间关系的知识表示方法。本体图源于人工智能领域中的知识表示和推理技术，特别是在语义网和知识图谱的发展中起到了核心作用。 ...
RDF（Resource Description Framework，资源描述框架）是一种用于描述语义数据的模型，它提供了一种灵活的方式来表示信息及其之间的关系。RDF图是RDF模型的核心概念，通过图的结构来展示数据之间的关系。以下是RDF图如何描述语义...
属性图是一种用于描述对象及其属性的图形表示方法，广泛应用于系统工程、软件工程和数据库设计等领域。属性图通常包含以下几个方面的信息： 1. **对象（Class）**：属性图的核心是对象，对象可以是一个具体的实体或抽...
异构图（Heterogeneous Graph）和同构图（Homogeneous Graph）是图论中两种不同的图结构，它们在节点和边的定义以及应用场景上存在显著区别。 ### 异构图 异构图是由不同类型的节点和边组成的图。在异构图中，节点和边可以有多...
图注意力网络（Graph Attention Networks, GAT）是在图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）的基础上进行改进的一种模型，它在处理图结构数据时展现出更强的性能和灵活性。以下是GAT比GCN强的地方： 1. **注意力机制**：GAT引入了...
图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图结构在现实世界中广泛存在，例如社交网络、分子结构、知识图谱等。GCN通过学习节点之间的关系，能够有效地提取图上的特征并...
谱图理论，也称为图谱理论，是数学和计算机科学中的一个重要领域，主要研究图的结构及其表示形式。谱图理论在多个领域都有广泛的应用，包括物理学、化学、工程学、计算机科学和社会科学等。以下是一些谱图理论的主...
图的拉普拉斯矩阵（Laplacian Matrix）是图论中一个重要的矩阵表示方法，它用于描述图中顶点之间的连接关系以及权重。对于一个有n个顶点的图G，其拉普拉斯矩阵L是一个n×n的方阵，定义为： \[ L = D - A \] 其中，D是图的度矩...
图划分算法是一种在图论和计算机科学中广泛应用的算法，主要用于将一个图分割成多个子图或分区，使得每个子图内部的节点连接较为紧密，而不同子图之间的节点连接较少。这种算法在多个领域有着重要的应用，主要包括...