2018-09-04-一句话总结网络表示学习经典算法-DeepWalk，LINE，node2vec

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- LINE: 分别求网络中节点的一阶相似度和经验概率，二阶相似度和经验概率，分别最小化他们的KL散度最为神经网络训练的目标，然后把输出合并作为节点的低维向量表示。——保留节点的一阶、二阶邻居信息

- node2vec: 升级版DeepWalk。首先根据参数p,q初始化概率转移矩阵，然后对每个节点采用若干次随机游走（概率不等，选择游走的下一个邻居时采用别名采样法）得到固定长度的局部序列信息，使用SkipGram方法训练神经网络得到节点的向量表示——同时保留节点的局部特性和全局特性（结构相似性和内容相似性）

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3/31总结静心第一
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