Graph embedding（2）----- DeepWalk、Node2vec、LINE
一、DeepWalk （2014KDD） 1、思想 隨機游走+Word2vec 該算法使用隨機游走(Random Walk)的方式在圖中進行序列的采樣. 在獲得足夠數量的滿足一定長度的節點序列之后,就使用word2vec類似的方式,將每一個點看做單詞,將點的序列看做是句子,進行訓練 ...
原文：Line 算法與deepwalk的對比 和個人理解
用戶的關注關系本身就是一個圖結構，要從用戶關注關系生成用戶的embedding表示，其實就是做graph的emebding表示。 deepwalk word vec 比較簡單，效果也還可以。這種方法再此不再介紹。 接下里記下我對line算法的一些理解。 先說line算法要解決的問題。 需要能夠表示有向圖。 能夠體現節點的權重，邊的權重。節點的權重論文中使用了節點的出度作為節點的權重。 能夠體現節點 ...
2019-05-06 14:25 2 2686 推薦指數：
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