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： 1.得到node embeddings之后，可以进行下游任务（节点分类等） 2.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 ...
原文：图神经网络学习笔记2.2-图游走算法(异构图)
deepwalk和node vec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的类型 例如，学术网络： 在上图中，我们知道节点有四种不同的类型，而节点之间的边E也有三种不同的类型 在我们了解异构图之后，下面介 ...
2020-11-25 18:36 0 755 推荐指数：
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