Node2Vec论文精读

本文主要是介绍Node2Vec论文精读，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Scalable Feature Learning for Networks（网络的可扩展特征学习）

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1607.00653.pdf

摘要：

     网络中节点和边缘上的预测任务需要在学习算法所使用的工程特征上付出谨慎的努力。最近在更广泛的表征学习领域的研究已经在通过学习特征本身来实现自动预测方面取得了重大进展。然而，目前的特征学习方法不足以表达网络中观察到的连接模式的多样性。在这里，我们提出了node2vec，一个用于学习网络中节点连续特征表示的算法框架。在node2vec中，我们学习节点到低维特征空间的映射，以最大限度地保留节点的网络邻域的可能性。我们定义了一个灵活的节点网络邻域概念，并设计了一个有偏差的随机漫步过程，该过程可以有效地探索不同的邻域。我们的算法推广了先前基于网络邻域的严格概念的工作，我们认为在探索邻域时增加的灵活性是学习更丰富表征的关键。我们在来自不同领域的几个现实世界网络中展示了node2vec在多标签分类和链路预测方面优于现有最先进技术的有效性。综上所述，我们的工作代表了一种在复杂网络中有效学习最先进的任务独立表示的新方法。

关键词：

信息网络，特征学习，节点嵌入，图表示。

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