python deepwalk

DeepWalk是一种用于学习图形嵌入的算法，它通过将图形中的节点转换为低维向量来捕获节点之间的相似性。DeepWalk使用随机游走来生成节点序列，并将这些节点序列作为输入来训练Skip-Gram模型。在Skip-Gram模型中，每个节点都被视为一个“词”，并且DeepWalk试图学习每个节点表示为低维向量的方式，以便在向量空间中相似的节点彼此接近。

在Python中，可以使用Gensim库来实现DeepWalk算法。Gensim是一种用于自然语言处理和主题建模的Python库，也支持图形嵌入。以下是使用Gensim库实现DeepWalk算法的基本步骤：

1. 创建图形：使用networkx库创建一个图形对象，其中包含节点和边。

2. 训练DeepWalk模型：使用Gensim库的DeepWalk类训练DeepWalk模型。需要指定节点序列的长度和向量的维度。

3. 获取节点向量：使用Gensim库的model.wv属性获取节点向量。可以使用节点名称或节点ID来检索相应的向量。

下面是一个使用Gensim库实现DeepWalk算法的示例代码：

import networkx as nx
from gensim.models import DeepWalk

# 创建图形
G = nx.Graph()
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('A', 'C')
G.add_edge('B', 'D')
G.add_edge('C', 'E')
G.add_edge('D', 'E')
G.add_edge('D', 'F')
G.add_edge('E', 'F')

# 训练DeepWalk模型
model = DeepWalk(G, walk_length=10, num_walks=80, workers=4)
model.train(window_size=5, min_count=1, sg=1, hs=0, negative=5, epochs=20)

# 获取节点向量
vector_A = model.wv['A']
print(vector_A)

这段代码创建了一个包含7个节点和7条边的图形，并使用DeepWalk算法将每个节点表示为128维向量。`model.train()`方法用于训练DeepWalk模型，并指定了一些参数，如节点序列的长度、向量的维度和训练的轮数等。最后，使用`model.wv`属性获取节点向量，并使用节点名称来检索相应的向量。