sknetwork-team/scikit-network

何を解決するか

グラフ上の機械学習および分析をメモリ効率よく行う方法を提供し、高速なアルゴリズムと複雑なネットワークデータを扱うためのシンプルなAPIを提供します。

動作方法

このライブラリは、scipy形式の疎行列を使用してグラフを表現し、メモリ使用量を最小限に抑えながら大規模なネットワークを処理できます。scikit-learnにインスパイアされた設計哲学を採用しており、Pythonの機械学習エコシステムに慣れたユーザーにとって直感的です。

対象ユーザー

ネットワーク構造を分析し、グラフベースのデータに機械学習技術を適用したいデータサイエンティストや研究者です。

特徴

• 疎行列を使用したメモリ効率の高いグラフ表現。
• 高速なアルゴリズム実装。
• シンプルな操作を実現するscikit-learnにインスパイアされたAPI設計。