使用场景

研究人员使用GraphReasoning来探索不同科学领域的联系，如物理和音乐理论之间的相似性。

数据科学家利用该模型来预测新材料的行为，通过分析现有材料的图谱结构。

AI开发者使用GraphReasoning的API来开发新的应用程序，用于模式识别和复杂问题解决。

产品特色

利用传递性和同构性质进行图推理

计算深度节点嵌入以进行组合节点相似性排名

通过路径采样策略链接不同概念

结构化分析揭示了生物材料与贝多芬第九交响曲之间的结构相似性

算法提出基于整合路径采样与从康定斯基'Composition VII'画作提取的原则的层级菌丝体复合材料

揭示科学、技术和艺术之间的同构性，展现依赖上下文的异构本体

通过揭示隐藏的联系，为创新建立广泛有用的框架

使用教程

访问GitHub页面并克隆或下载GraphReasoning的代码库。

安装所需的依赖项，如Python、networkx和任何其他必要的库。

阅读README文件以了解如何设置和运行代码。

使用提供的工具和函数来分析图谱，例如使用'find_shortest_path'函数找到两个节点之间的最短路径。

利用图生成工具从文本创建新的图谱或向现有图谱添加子图。

使用提供的API进行图分析、推理和可视化。

参考API文档以深入了解GraphReasoning提供的各种功能和类。