deepwalk 的主要思想就是： 先在图中随机采样一批节点 然后一这批节点为起点，按边权重随机选一个邻点，重复该步骤，得到节点序列 把这些节点序列看成一个个句子，可以用word2vec的方法来把这些节点表示为向量 具体的细节待整理 ...
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2021-09-06 15:57:00
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在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 PyTorch 实现 DeepWalk 算法，旨在为读者提供一个详尽的复盘记录，帮助理解这一技术的原理及其应用。
### 背景描述
DeepWalk 是一个基于无监督学习的图嵌入方法，旨在通过随机游走生成节点的序列，从而将图中的结构信息转化为节点的低维向量表示。使用这种方法，节点之间的相似性可以通过向量间的距离来量化。DeepWalk 能够通过简单有效的方
机器学习算法，P&R语言一般说来，机器学习有三种算法：1. 监督式学习监督式学习算法包括一个目标变量（因变量）和用来预测目标变量的预测变量（自变量）。通过这些变量我们可以搭建一个模型，从而对于一个已知的预测变量值，我们可以得到对应的目标变量值。重复训练这个模型，直到它能在训练数据集上达到预定的准确度。 属于监督式学习的算法有：回归模型，决策树，随机森林，K邻近算法，
介绍英文题目：DeepWalk: Online Learning of Social Representations中文题目：DeepWa
原创
2022-09-16 13:51:35
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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。Word2Vec根据词与词的共现关系学习向量的表示，DeepWalk受其启发。它通过随机游走的方式提取顶点序列，再用Word2Vec模型根据顶点和顶点的共现关系，学习顶点的向量表示。可以理解为用文字把图的内容表达出来，如下图所示。DeepWalk训练图表示
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2024-04-29 17:31:08
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http://blog.itpub.net/29829936/viewspace-2641918/论文题目：《DeepWalk: Online Learning of Social Representations》出版时间2014年6月这篇文章是网络表示学习的经典文章，下面将简单介绍这篇文章的算法思想。这篇论文提出的算法可以将网络中的节点用低维度，连续的向量表示，以便进行进一步机...
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2019-04-20 08:14:01
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说到GNN,各位炼丹师会想到哪些算法呢?不管想到哪些算法,我们真正用到过哪些呢?确实我们可能都看过GNN相关论文,但是还是缺乏实战经验的.特别是对于推荐系统而言,我们又该如何应用这些模型呢?下面我们就从DeepWalk这篇论文开始,先讲原理,再讲实战,最后讲应用.
原创
2021-07-21 17:04:48
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从表格或图像数据中提取特征的方法已经众所周知了，但是图(数据结构的图)数据呢?
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2021-07-15 15:10:43
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在Python中,无论你把对象做为参数传递,做为函数返回值,都是引用传递的。标准库中的copy模块提供了两个方法来实现拷贝.一个方法是copy(shallow copy),它返回和参数包含内容一样的对象。浅拷贝是指拷贝的只是原对象元素的引用，换句话说，浅拷贝产生的对象本身是新的，但是它的内容不是新的，只是对原对象的一个引用。这里有个例子>>> a=[[1, 2], 3, 4] &
上篇谈到了deepwalk,整体流程就是按均匀分布从当前节点走到下一个节点,从而采样到一条条“句子”,但是这样采样方式一定是对的吗?边上是否有权重影响呢?走回头路的概率也是等于选择其他邻居节点的.为了使得walk的更合理,node2vec这篇论文给了一个通用的“游走”框架.同样是通过游走产生句子,然后通过w2v产出向量.DOTA：大有可为的GNN：DeepWalkNode2vecBFS和DFS大家...
原创
2021-07-22 18:07:37
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背景介绍这几年图神经网络模型（如谱聚类的GCN、GAT等等）都挺火的
原创
2022-08-25 11:07:59
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目录数据的图示不同类型的基于图的特征节点属性...
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2019-12-03 15:01:00
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目录数据的图示 不同类型的基于图的特征 节点属性 局部结构特征 节点嵌入 DeepWalk简介 在Python中实施DeepWalk以查找相似的Wikipedia页面数据的图示当你想到“网络”时，会想到什么？通常是诸如社交网络，互联网，已连接的IoT设备，铁路网络或电信网络之类的事物。在图论中，这些网络称为图。网络是互连节点的集合。...
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2020-03-02 15:30:23
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DeepAR概述DeepAR是亚马逊提出的一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法采用了深度学习的技术，通过在大量时间序列上训练自回归递归网络模型，可以从相关的时间序列中有效地学习全局模型，并且能够学习复杂的模式，例如季节性、数据随时间的不确定性增长，从而对各条时间序列进行预测。DeepAR原理和实现过程 上图左边是模型的训练过程，右边是模型的预测过程。原理deepar目标是在给定历史h
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2023-08-18 11:41:49
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参考文献Perozzi B, Alrfou R, Skiena S
原创
2023-06-14 19:30:37
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作者 | kaiyuan 整理 | NewBeeNLP公众号 最近这段时间一直在做图网络相关，也差不多收尾了，有空整体复盘了下，大致以下几个主题，不过没整理完全哈哈（下次一定） 顺手再安利几份资料吧 斯坦...
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2020-09-21 11:59:00
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本次要分享的是 14 年论文 DeepWalk: Online learning of Social Representations， 论文链接DeepWalk[1]，参考的代码CODE...
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2022-09-23 14:37:52
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详细讲解DeepWalk，通过随机游走的方式对网络化数据做一个表示学习，它是图神经网络的开山之作，借鉴了Word2vec的思想。
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2023-01-11 11:20:42
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一颗扔进湖泊里的手榴弹，不仅炸起了浪花，还激起了一片涟漪。
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2021-07-24 11:24:26
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DeepWalk: Online Learning of Social RepresentationsArxiv 1403.6652二、问题定义我们
翻译
2023-07-14 17:45:32
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