DeepWalk學習
DeepWalk Background 使用機器學習的算法解決問題需要有大量的信息，但是現實世界中的網絡中的信息往往比較少，這就導致傳統機器學習算法不能在網絡中廣泛使用。 （Ps: 傳統機器學習分類問題是學習一種假設，將樣本的屬性映射到樣本的類標簽，但是現實網絡中的結點屬性信息往往比較 ...
原文：deepwalk學習筆記
DeepWalk 簡介 將節點表示為向量，保留網絡結構信息 DeepWalk將隨機游走得到的節點序列當做句子，從截斷的隨機游走序列中得到網絡的局部信息，再通過局部信息來學習節點的潛在表示。 可擴展 可並行 可處理稀疏網絡 可對網絡進行全局觀察 DeepWalk將一個圖作為輸入，並產生一個潛在表示 將圖中的每個節點表示為一個向量 作為輸出。 算法要求 適應性：社交網絡是不斷變化的，當網絡發生變化時， ...
2020-01-03 11:56 0 1067 推薦指數：
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