DeepWalk原理
时间: 2023-11-21 12:51:47 浏览: 42
DeepWalk是一种基于随机游走的图嵌入方法,它可以将图中的节点映射到低维向量空间中,从而实现对节点的表示学习。DeepWalk的基本思想是通过随机游走的方式遍历整个图,然后利用这些随机游走序列来学习节点的向量表示。具体来说,DeepWalk首先对每个节点进行若干次随机游走,得到一些随机游走序列。然后,它将这些序列看作是一些句子,利用Word2Vec等词向量模型来学习节点的向量表示。
在DeepWalk中,每个节点被看作是一个词,每个随机游走序列被看作是一个句子。因此,DeepWalk的核心就是如何将随机游走序列转化为词向量。具体来说,DeepWalk采用Skip-Gram模型来学习节点的向量表示。Skip-Gram模型的基本思想是:给定一个中心词,预测它周围的词出现的概率。在DeepWalk中,中心词就是随机游走序列中的某个节点,周围的词则是该节点在随机游走序列中的邻居节点。通过不断地迭代训练,DeepWalk可以得到每个节点的向量表示,从而实现对节点的表示学习。
相关问题
DeepWalk算法原理
DeepWalk算法是一种无监督学习算法,用于学习图形的低维表示。该算法通过从图形中提取节点序列来学习节点嵌入。它基于Skip-gram模型,使用随机游走采样节点序列,并在序列上训练Skip-gram模型,以生成节点的低维表示。
具体来说,DeepWalk算法由以下步骤组成:
1. 随机游走:对于每个节点,进行若干次随机游走,得到一些节点序列。
2. 序列提取:从每个节点序列中提取出节点,构成一个语料库。
3. Skip-gram训练:使用Skip-gram模型对语料库进行训练,得到每个节点的低维表示。
通过这样的方式,DeepWalk算法可以学习出每个节点的向量表示,并用于后续的图形分析任务。
deepwalk的算法原理
DeepWalk 是一种基于随机游走的图嵌入算法,它利用深度学习的思想将图中的节点映射到低维空间中,以便于后续的图分析任务。其主要思想如下:
1. 随机游走:对于给定的无向图,从每个节点开始进行指定长度的随机游走,得到一系列的节点序列。
2. Skip-gram 模型:对于每个节点序列,采用 Skip-gram 模型对其进行学习,得到每个节点的向量表示。
3. 模型优化:使用随机梯度下降算法对模型进行优化,使得节点的向量表示能够最好地表达节点在图中的关系。
4. 嵌入表示:最终得到每个节点的低维嵌入表示,可以用于后续的图分析任务。
总体来说,DeepWalk 算法的核心就是将图中的节点映射到低维空间中,使得节点之间的关系能够被更好地表达。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)