deepwalk python

DeepWalk是一种用于学习图数据中节点表示的方法。它通过将节点视为词语，将图视为句子，利用Skip-Gram模型来学习节点的向量表示。在DeepWalk中，首先使用随机游走的方式从图中生成节点序列，然后利用这些节点序列来训练Skip-Gram模型，从而得到节点的向量表示。

具体到Python代码实现，可以使用PaddlePaddle深度学习库中的PGL（Paddle Graph Learning）库来进行DeepWalk的实现。在给定的引用中，可以看到如何运行DeepWalk的Python脚本，包括使用自己实现的随机游走和训练DeepWalk模型的步骤。

相关问题

python deepwalk

DeepWalk是一种基于网络嵌入的无监督学习算法，用于将图形数据嵌入低维空间。其基本思想是将节点表示为向量，这些向量可以用于执行各种任务，例如节点分类、社区检测和链接预测等。DeepWalk通过随机游走来捕捉网络的局部和全局结构，并使用skip-gram模型来学习节点表示。

Python实现DeepWalk的库很多，其中比较流行的是gensim和stellargraph。Gensim是一种用于文本和网络嵌入的Python库，提供了一种快速、高效的实现DeepWalk的方法。Stellargraph是一种专门用于图形机器学习的Python库，它提供了一种灵活的DeepWalk实现，可以用于多种类型的图形数据。

下面是使用gensim进行DeepWalk的示例代码：

from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models import KeyedVectors
from gensim.models.deepwalk import DeepWalk
from gensim.models.word2vec import LineSentence

# 加载网络数据
sentences = LineSentence('data/network.txt')

# 训练DeepWalk模型
model = DeepWalk(sentences, size=128, window=5, min_count=1, sg=1, workers=4)
model.train(sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=10)

# 获取节点向量
node_vectors = model.wv

# 保存节点向量
node_vectors.save_word2vec_format('data/node_vectors.txt')

其中，'data/network.txt'是网络数据文件，size是嵌入向量的维度，window是skip-gram模型的窗口大小，min_count是忽略出现次数小于该值的词语，sg是选择使用skip-gram模型还是CBOW模型，workers是用于训练的线程数。

最后，我们将节点向量保存为文本文件，以备后续使用。

deepwalk调用

DeepWalk算法是一种经典的图嵌入算法，它采用了word2vec的思想。在DeepWalk中，通过将一组组随机截断游走所生成的顶点序列当做句子，然后使用word2vec进行训练，从而学习节点的向量表示。\[2\]

在调用DeepWalk算法时，可以使用Node2Vec库来实现。在Node2Vec中，可以将参数p和q同时设置为1，这样Node2Vec就会退化成DeepWalk算法。具体的调用代码如下所示：

model = Node2Vec(edge_index=data.edge_index, embedding_dim=128, walk_length=5, context_size=4, walks_per_node=1, p=1, q=1, sparse=True).to(device)

其中，`edge_index`表示图的边索引，`embedding_dim`表示节点的嵌入维度，`walk_length`表示序列游走的长度，`context_size`表示上下文大小，`walks_per_node`表示每个节点游走的序列数，`p`和`q`分别表示Node2Vec算法中的两个概率参数，`sparse`表示权重是否设置为稀疏矩阵。\[1\]

总的来说，DeepWalk算法是一种基于随机截断游走和word2vec的图嵌入算法，可以用于学习节点的向量表示。它在社交网络中的节点表示任务中具有很好的适用性，特别适用于标签稀疏的情况。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PyG基于DeepWalk实现节点分类及其可视化](https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/128841614)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [DeepWalk论文详解](https://blog.csdn.net/shencongge/article/details/123727422)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]