论文地址：https://arxiv.org/pdf/1403.6652.pdf发表会议：KDD2014 这篇论文是基于embedding的同质图网络节点表示学习的开山之作。 文章目录 目的动机方法实验不足 目的 给定一个图，返回节点的embedding表示，节点的embedding表示嵌入了图的结构信息。 动机 图通常是很大的，直接对全图进行表示学习是不现实的。

一、概述 1、 2、DeepWalk、LINE、Node2vec对比 提出的顺序DeepWalk 2014, UNE 2015, Node2Vec 2016 Node2Vec设置 p = q = 1 p=q =1

word2vec使用语言天生具备序列这一特性训练得到词语的向量表示。而在图结构上，则存在无法序列的难题，因为图结构它不具备序列特性，就无法得到图节点的表示。deepwalk 的作者提出：可以使用在图上随机游走的方式得到一串序列，然后再根据得到游走序列进行node2vec的训练，进而获取得到图节点的表示。本质上deepwalk和word2vec师出同门（来自同一个思想），deepwalk算法的提出

本文为 「茶桁的 AI 秘籍 - BI 篇 第 30 篇」 Hi, 我是茶桁。 接着上节课咱们继续来讲。上一节中咱们讲了 Graph Embedding 的一些概念以及其中比较相关的「非欧几里得数据」是什么，介绍了 Graph Embedding 三种主流的技术，图因子分解机，随机游走以及深度学习。 那这节课，我们来看看 Deep Walk 算法， 还是要拿上节课的那张图过来： 今

图上 deepwalk 算法理论 与 tensorflow keras 实战，图算法之瑞士军刀篇(二) 文章源码下载地址：点我下载http://inf.zhihang.info/resources/pay/7692.html 书接上文，在 deepwalk 算法理论与实践，图算法之瑞士军刀篇(一) 中，我们讲了 Graph Embeding 的鼻祖类算法 deepwalk , 知道 dee

论文“DeepWalk: Online Learning of Social Representations” 发表在kdd2014， 下载地址：https://arxiv.org/pdf/1403.6652.pdf 作者开源的代码：https://github.com/phanein/deepwalk 文章提出的deepwalk用于学习图网络中节点的低维表示，学习出的低纬embedding

参考链接 DeepWalk DeepWalk的主要思想是在由物品组成的图结构上进行随机游走，产生大量物品序列，然后将这些物品序列作为训练样本输入word2vec进行训练，得到物品的embedding。RandomWalk是一种可重复访问已访问节点的深度优先遍历算法。给定当前访问起始节点，从其邻居中随机采样节点作为下一个访问节点，重复此过程，直到访问序列长度满足预设条件。 node2vec

DeepWalk: Online Learning of Social Representations----《DeepWalk：用于图节点嵌入的在线机器学习算法》   DeepWalk 是将 word2vector 用到 GNN 上 DeepWalk： 将 Graph 的每个节点编码为一个 D 维向量（无监督学习），Embedding 中隐式包含了 Graph 中的社群、连接、结构信息，可用于

一、word2vec 在自然语言处理中，词向量是一种常见的词分布式表示。词表中的每个单词均由一个维度固定的连续向量表示。word2vec是2013年Google公布的训练词向量的工具，其包含了两个模型，分别是：CBOW和SkipGram。这里仅简单介绍SkipGram模型，更加详细的原理介绍见文章【自然语言处理】【Word2Vec(二)】超详细的原理推导(包含负采样和层次softmax)。 1

node2vec论文精读 阅读前的建议背景知识DeepWalk可能存在改进的方向如何实现有偏随机游走node2vec vs DeepWalk的异同node2vec的优缺点Alias Sampling 论文精读Title and AuthorsAbstract1. Introduction2. Related work3. Feature learning framework3.1 Class