deepwalk sdne
时间: 2024-01-05 08:54:50 浏览: 23
DeepWalk和SDNE是两种用于图神经网络的算法。DeepWalk算法是一种基于图的节点表示学习方法,通过随机游走来捕捉节点之间的邻居关系,并将节点映射为低维向量。SDNE算法是DeepWalk的改进版本,它改进了采样策略,使用BFS和DFS采样获取节点的邻居序列,而不是随机游走。SDNE算法通过学习节点的低维嵌入表示,能够更好地捕捉节点之间的结构特征。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
相关问题
DeepWalk原理
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。
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:
```python
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。
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