在异质图上做嵌入，和在简单图中做嵌入最本质的区别就是，如何针对异质图来设计不同的游走方法（在DeepWalk中

前几节所讲的deepwalk以及node2vec是一种通过随机游走的来判断节点相似性的更复杂的方式。

Introduction1.CourseOutline1).Traditionalmethods:Graphlets:Graphkernels2).Methodsfornodeembeddings:DeepWalk

参考文章：我是从第一个链接理解deepwalk的，DeepWalk=Random+Skip_gram（NLP中的）两部分组成的，randomwalk类似于图的DFS，Skip_gram比较难理解，看了一天也是比较懵

deepwalk则使用图中节点与节点的共现关系来学习节点的向量表示。这种借鉴的前提是点在图中的分布和词在句子中的分布都是幂律分布。2.随机游走第2步是构建Hierarchical

代码运行对给定的图数据集生成节点的embedding：先对图中的节点进行随机游走再将随机游走的路径作为Word2Vec的输入，生成节点的embedding执行代码如下：python__main__.py--input../example_graphs/karate.adjlist--output../example_graphs/karate.embeddingspython__main__.py

DeepWalk理论1)介绍DeepWalk的思想类似word2vec，使用图中节点与节点的共现关系来学习节点的向量表示。

DeepWalk的理解如今我们都处于大数据时代，同时我们也身处于各个网络当中，列如通信网络，交通网络等等。我们如何将网络中的信息用我们计算机能懂的方式展现出来，这就是网络表示。

引言这篇论文可以说是对DeepWalk的扩展，按照LINE的说法，DeepWalk只捕捉了节点间的二阶相似性。LINE同时捕捉节点间的一阶相似性和二阶相似性。

DeepWalk什么是网络嵌入将网络中的点用一个低维的向量表示，并且这些向量要能反应原先网络的某些特性。一种网络嵌入的方法叫DeepWalk，它的输入是一张图或者网络，输出为网络中顶点的向量表示。

DeepWalk详解资料知乎专栏https://zhuanlan.zhihu.com/p/56380812github资料，本文以下述1和3资料为源本完善修改而成https://github.com/shenweichen

进而学习到词语的向量表示，deepwalk则使用图中的节点与节点的共像现关系来学习节点的向量表示。这种借鉴的前提是点在图中的分布和词在句子中的分布都是幂律分布。

提示：笔记内容来自于B站up主同济子豪兄文章目录1.Embedding嵌入的艺术2.deepwalk2.1.什么是图嵌入？

本实验基于deepwalk1.0.2，Windows7,64bits在调试代码TriDNR时，编译如下模块时发生错误：代码网址：https://github.com/shiruipan/TriDNR参考论文

word2vec（以skip-gram为例，先取周围词随机初始化的embedding，进行平均池化后与中心词embedding进行点积）通过周围词预测中心词（多分类任务），不断迭代得到每个词embedding；deepwalk

1.2转转推荐主要场景及流程二、图算法原理介绍及转转实践2.1经典GraphEmbedding方法：DeepWalk2.2结构性与同质性：node2vec2.3融合辅助信息：EGES2.4辅助信息融入建图

aistudio/education/group/info/1956PGL算法地址：https://github.com/PaddlePaddle/PGL一、图学习应用有哪些：二、图游走类型模型有哪些1、Deepwalk

教学大纲1.1、图学习初印象1.2、图游走类模型1.3、图神经网络算法（一）1.4图神经网络算法（二）1.5、图神经网络进阶模型讲解2.课程目标2.1带领初学者入门图学习2.2学会图领域相关的经典算法：DeepWalk

作者丨弃之@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/288322305编辑丨极市平台1.graphembedding（GE）1.1.图中学习的分类1.2.相似度度量方法2.Graphneuralnetwork2.1.Graphconvolutionalnetwork(GCN)2.1.1.引子：热传播模型2.1.2.热传播在graph上的求解：傅里叶变换2.2.

本文是精读DeepWalk后做出了一些简略说明与解读。原文链接：DeepWalk:OnlineLearningofSocialRepresentations。文章中的图片均来自论文原文。

相关算法：DeepWalk    ii.）图片节点属性不同（multipartitegraphs

contributionType=1*一、正题篇：DeepWalk、word2vec、node2vec其它相关项目:关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（PGL）[系列一]https://aistudio.baidu.com

一.什么是PyG?PyG全称是PytorchGeometric，它是一个基于Pytorch构建的库，可以帮助用户快速构建和训练自己的图神经网络模型。PyG中实现了很多先进（stateoftheart）的GNN模块，例如GCN、GraphSage、GAT、SGC、GIN等等。此外，PyG中还包含了大量的benchmark图数据集、丰富的图数据操作方法、支持多GPU。二.PyG的安装关于PyG的安装，

这里涌现出了很多方法，例如GNN、DeepWalk、node2vec等等，GCN只是其中一种。GCN，图卷积神经网络，实际上跟CNN的作用一

涌现出GNN、DeepWalk、node2vec等等方法。

《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。由于作者的英文水平和学术能力不高，需要不断提升，所以还请大家批评指正，非常欢迎大家给我留言评论，学术路上期待与您前行，加油。前一篇介绍了两个作者溯源的工作，从二进制代码和源代码两方面实现作者去匿名化或识别。这篇文章主要介绍六个非常具有代表性的向量表征算法，它们有特征词向量表示、文档向量表示、图向量表示，以及两

高清图片下载：recommended_system.zip-互联网文档类资源-CSDN下载1.推荐系统_Graph_Embedding涵盖：Word2Vec、Item2Vec、DeepWalk、Node2Vec

文章目录图神经网络1游走类模型1.1DeepWalk随机游走DeepWalk计算节点向量的方式：1.2Node2VECnode2vec改进后的随机游走方式：1.3LINE2消息传递类模型2.1GCN2.2GAT2.3GraphSageGraphSAGE

深度学习Embedding技术总结介绍下Word2vecWord2vec如何进行负采样Word2vec对顺序敏感吗介绍下PageRank介绍下Item2vec介绍下Deepwalk介绍下Node2vec

图嵌入的通用框架第一个部分图数据可以看作有两种表示方法：图域（图的拓扑结构表示出来的图信息），嵌入域（向量空间表示出来的图信息）。因此在通用框架中需要一个映射函数，映射函数可以把图上的每个节点从图域映射到嵌入域（高维-->低维）第二个部分在图域中需要有一个信息提取器，在图域中提取重要信息（共现信息、结构角色、社区信息和节点状态）。在嵌入域需要有一个重构器，在嵌入域基于每一个节点的表示，去重构信息，

论文开头，通过介绍Deepwalk，说明如何将节点的表示转化成线性表示。展示两种word向量表示方法：1，负采样的skip-gram和基于PPMI矩阵的矩阵分解。

《DeepNeuralNetworksforLearningGraphRepresentations》-(AAAI-16)-2016文章目录一、模型1.1解决了两个问题1.2优点二、背景知识2.1DeepWalk

文章目录前言一、GNN理论学习二、PGL实战1.关于百度飞桨PGL框架2.DeepWalk与node2vec3.GCN与GAT4.GraphSage5.比赛：论文引用网络节点分类6.拔高：新冠疫苗项目总结前言前阵子对百度

图表示学习（GraphEmbedding）和图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）成为网络数据分析与应用的热点研究问题，其特点是将深度神经网络技术用于网络结构的建模与计算，诞生了以DeepWalk

一、【基础知识：DeepWalk、Node2Vector、GCN】二、【经典工作：NGCF、LightGCN、LR-GCCF】三、【多行为推荐：MBGCN】四、【多关系推荐：GHCF】五、【对比学习SGL

deepwalk代码实战Paper原理参考classDeepWalk:def__init__(self,graph,walk_length,num_walks,workers=1):self.graph

Paper:http://www.perozzi.net/publications/14_kdd_deepwalk.pdf代码解析：https://blog.csdn.net/weixin_42486623

Embedding在推荐系统中的应用文章目录Embedding在推荐系统中的应用Word2vec(2013,Google)Item2vec(2006,微软)DeepWalk(2014)Node2vec(

一、原理相对于DeepWalk、Node2vec等transductive网络表示方法[GCN方法]，GraphSAge是一种inductive的学习方法GraphSAge利用节点特征信息和结构信息得到

Graph探索之DeepWalk，Line，Node2Vec  网络表示学习**（NetworkRepresentationLearning，NRL），也称为图嵌入法（GraphEmbeddingMethod

前言本文转载自csdn博主上杉翔二系列博客并外加一些自己收集的资料，在这里仅作为自己学习之用。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39388410/article/details/879049741.随机游走普通数据挖掘方法大多都是确定性模型，对于输入的输出往往没有随机性，而一些能给出概率的随机性模型似乎更加的适用，如蒙特卡洛模拟，即模拟输入一堆的随机数进行评估。1.1几何

文章目录前言什么是GraphEmbeddingDeepWalkNode2Vec总结前言什么是AI？Thetheoryanddevelopmentofcomputersystemsabletoperformtasksnormallyrequiringhumanintelligence.(–OxfordDictionary)Usingdatatosolveproblems.(–cy)什么是GraphE

写在前面1、Deepwalk和Node2vec这些图算法的本质就是特征提取器，对graph进行采样（Sampling），对采样出来的序列构造模型（embedding）,最终把节点转化为特征向量，即为embedding

DeepWalk#与词嵌入类似，图嵌入基本理念是基于相邻顶点的关系，将目的顶点映射为稠密向量，以数值化的方式表达图中的信息，以便在下游任务中运用。

一.引言前面介绍了如何生成带权的图:GraphEmbedding-networkx获取图结构从带权的图随机游走生成序列:GraphEmbedding-DeepWalk随机游走embedding向量的评估与可视化

二.DeepWalk原理1.获得关注关系图通过节点之间的关系生成图，在DeepWalk算法中，各个节点之间的权重默认为1。

本文适用于对‘deepwalk’和‘node2vec’最简单的理解，复杂的算法运算本文没有提及，本文主要帮助刚上手的朋友们能更好的看懂讲算法的文章而创作，作者把讲其中算法的视频放在了文章底部（我认为讲得很清晰

转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56478167LINE也是一种基于邻域相似假设的方法，只不过与DeepWalk使用DFS构造邻域不同的是，LINE可以看作是一种使用BFS

首先从整体介绍一下图表示学习，然后分别从原理，核心代码，应用三个部分介绍DeepWalk。图表示学习现实世界中许多场景可以抽象为一种图结构，如社交网络，交通网络，电商网站中用户与物品的关系等。

文章目录参考前言DeepWalk算法hyperparameter探索缺陷LineLINE（1st）LINE(2nd)模型优化边采样其他问题低度数顶点新加入顶点参考graphembedding深度学习中不得不学的