图神经网络学习笔记2.2-图游走算法(异构图)
deepwalk和node2vec针对同构图的游走，如果应用于异构图则会造成以下问题： 偏向于出现频率高的节点类型 偏向于相对集中的几点（即度数高的节点） 要了解异构图的游走，首先我们需要了解什么是异构图： 我们知道同构图G=(V,E)，而异构图G=(V,E,T)，T是节点V ...
原文：图神经网络学习笔记2.1-图游走算法(同构图)
图游走类算法的目标：学习出图中每一个节点的一维表示，即node embeddings： .得到node embeddings之后，可以进行下游任务 节点分类等 .通过node embeddings可以学习节点和邻居的关系，更好的表示图结构与图特征的信息 那么，如何得到node embeddings呢 答案是：图游走类算法，下图简单的说明了什么是图游走 图中展示的游走序列并不是全部 ，通过图表示学习 ...
2020-11-25 17:31 0 465 推荐指数：
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