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
如果你注册了Facebook并且填写相应的个人信息，那么你可能会看到类似这样的界面：那么问题来了，Facebook到底是通过何种机制来预测你可能会对这些人感兴趣从而关注他们呢，这就是我们今天要一起聊的话题链接预测（link prediction）。01简介近年来社会网络分析（social network analysis）逐渐获得了关注，常见的社会网络分析包括最具链接预测、影响力节点识别、网络拓扑
原创
2021-01-01 16:32:10
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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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文章目录系列文章目录2.1 GRAPH STATISTICS AND KERNEL METHODS2.1.1 Node-level statistics and features（1）Node degree（2）Node centralityeigenvector centralitybetweenness centralitycloseness centrality（3）The clusteri
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2024-08-30 20:34:21
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Knowledge Graph Embedding for Link Prediction: A Comparative Analysis 作者：Andrea Rossi、Donatella Firmani、A
原创
2024-04-11 15:14:30
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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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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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There is a graph G=⟨VG,EG⟩G=⟨VG,EG⟩ with |VG|=n|VG|=n and |EG|=m|EG|
原创
2022-11-10 08:12:49
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<br />这个题是用枚举+贪心的思路：<br />1、把自己的牌从大到小进行排序，存储到a数组里，然后把不是自己的牌，也从大到小，进行排序
原创
2023-08-27 11:09:34
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Game PredictionTime Limit:1000MS Memory Limit:10000KB 64bit IO Format:%I64d & %I64uSubmit Status Practice POJ 1323DescriptionSuppose there are M people, including you,
原创
2022-08-11 15:28:35
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题目描述At an arcade, Takahashi is playing a game called RPS Battle, which is played as follows:·The player plays N rounds of Rock Pa
原创
2020-03-17 23:42:02
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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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#include<iostream>#include<algorithm>#include<list>using namespace std;bool cmp(const int a,const int b){ return a>b;}int main(){ int n,m,i,count,ff=0;int cards[51]; while (cin>>m>>n&&n&&m) { for(i=1;i<=n;i++) cin>>cards[i]; sort(cards+1,card
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2011-07-17 23:59:00
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Prediction&Pronunciation 1.Prediction 2.Pronunciation 《American Accent Training》
原创
2021-08-10 14:17:02
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# Python Prediction Results Output
在机器学习和数据分析领域，Python是一种非常流行的编程语言。通过使用Python，我们可以很容易地对数据进行处理、分析和预测。其中，预测结果的输出是我们最为关注的部分之一。
## 预测结果输出
在Python中，我们可以使用各种机器学习算法来训练模型，并利用这些模型进行预测。一旦我们完成了预测，我们通常会希望将结果输出
原创
2024-04-19 04:49:03
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预测（Prediction） 是解决网络延迟问题、提升玩家操作流畅度的核心机制 客户端接收玩家输入玩家操作（如 WASD 移动、跳跃）被捕获为输入事件（FInputActionValue）。客户端本地预测执行客户端不等服务器响应，直接基于输入在本地模拟角色行为（如移动、动画播放），并立即更新画面。此时客户端显示的是 "预测状态"。客户端向服务器发送输入输入数据被打包并通过网络发送给服务器
本文主要涉及图游走算法DeepWalk的代码实现。1. DeepWalk采样算法对于给定的节点，DeepWalk会等概率的选取下一个相邻节点加入路径，直至达到最大路径长度，或者没有下一个节...
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2021-02-13 17:46:02
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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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