原文:graph embedding 之 struc2vec

在现实的网络中,构成网络的每个节点可能在网络中担任着某种角色。比如社交网络中,经常可以看见一些关注量很高的大V。两个大V在网络中的角色可能相同,因为他们都有很高的关注量 而大V与普通人 仅有几个关注 在网络中的角色则是不同的,这就是所谓的某个节点的结构身份 structural identity 。 常见的一些可以决定某个节点的结构身份的方法有两种。一种是基于距离的方式,通过邻居信息计算每个节点对 ...

2019-09-27 10:48 0 406 推荐指数:

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struc2vec 论文阅读

论文目的 强调依据的 Graph 中的 structure info 对于 Node 的分类。这区别于以往的假设 “相邻较近的节点具有相似的分类情况” 即用 “structure identity”。换句话说————“struc2vec is superior ...

Wed Sep 09 04:33:00 CST 2020 0 438
Graph embedding(2)----- DeepWalk、Node2vec、LINE

一、DeepWalk (2014KDD) 1、思想 随机游走+Word2vec 该算法使用随机游走(Random Walk)的方式在图中进行序列的采样. 在获得足够数量的满足一定长度的节点序列之后,就使用word2vec类似的方式,将每一个点看做单词,将点的序列看做是句子,进行训练 ...

Tue Apr 21 00:59:00 CST 2020 0 3338
Graph Embedding

https://blog.csdn.net/hy_jz/article/details/78877483 基于meta-path的异质网络Embedding-metapath2vec metapath2vec: Scalable Representation Learning ...

Mon Aug 26 19:13:00 CST 2019 0 432
深度解析Graph Embedding

Graph Embedding是推荐系统、计算广告领域最近非常流行的做法,是从word2vec等一路发展而来的Embedding技术的最新延伸;并且已经有很多大厂将Graph Embedding应用于实践后取得了非常不错的线上效果。 word2vec和由其衍生出的item2vec ...

Sat Oct 05 04:24:00 CST 2019 0 3354
Graph Embedding总结

图嵌入应用场景:可用于推荐,节点分类,链接预测(link prediction),可视化等场景 一、考虑网络结构 1.DeepWalk (KDD 2014) (1)简介 DeepWa ...

Fri Jul 26 22:42:00 CST 2019 0 1675
Embedding和Word2Vec实战

在之前的文章中谈到了文本向量化的一些基本原理和概念,本文将介绍Word2Vec的代码实现 https://www.cnblogs.com/dogecheng/p/11470196.html#Word2Vec Word2Vec论文地址 https://arxiv.org/abs ...

Mon Sep 23 01:46:00 CST 2019 3 4513
Word Embedding与Word2Vec

http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/77836142 一、数学上的“嵌入”(Embedding) Embed这个词,英文的释义为, fix (an object) firmly and deeply ...

Fri Dec 08 05:02:00 CST 2017 1 1902
 
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