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Deepwalk是一种将随机游走和word2vec两种算法相结合的图结构数据的挖掘算法。该算法可以学习网络的隐藏信息#xff0c;能够将图中的节点表示为一个包含潜在信息的向量#xff0c;
Deepwalk算法
该算法主要分为随机游走和生成表示向量两个部分#xff0c;首先…主要思想
Deepwalk是一种将随机游走和word2vec两种算法相结合的图结构数据的挖掘算法。该算法可以学习网络的隐藏信息能够将图中的节点表示为一个包含潜在信息的向量
Deepwalk算法
该算法主要分为随机游走和生成表示向量两个部分首先利用随机游走算法(Random walk)从图中提取一些顶点序列然后借助自然语言处理思路将生成的顶点序列看作由单词组成的句子所有的序列可以看作一个大的语料库最有利用自然语言处理工具word2vec将每一个顶点表示为一个维度为ddd的向量。
符号定义 一个图可以表示为:
G(V,E)G (V,E)G(V,E) 其中VVV表示顶点的集合EEE表示边的集合且 E⊆V×VE \subseteq V \times VE⊆V×V
算法 随机游走算法
定义
所谓随机游走就是在网络上不断重复的随机选择游走路径最终形成一条贯穿网络的路径。 从一个顶点出发然后按照一定的概率随机移动到一个邻居节点并将该节点作为一个新的当前节点如此循环执行若干步得到一条游走路径。
经验
先大致了解慢慢的将其全部都搞定
经验
深度游走算法 →\rightarrow→图嵌入算法 慢慢的将其全部都搞定。会自己全部都将其搞完整都行啦的回事与打算。
