deepwalk代码

DeepWalk是一种用于学习节点嵌入的图神经网络方法。它通过随机游走来生成节点序列，并将这些序列作为输入来训练模型。DeepWalk的实现可以参考PaddlePaddle的图神经网络库PGL中的Graph类，其中包含了用于实现DeepWalk的代码。可以在PGL的GitHub仓库中找到相关的示例代码。该代码使用给定的节点进行随机游走，并返回生成的节点序列。

在PGL的官方网站上也可以找到用于实现随机游走的代码。该代码通过随机选择当前节点的邻居节点，并将选择的节点添加到路径中，直到达到指定的最大路径长度或者没有下一个节点可选。代码使用了numpy库进行计算和随机采样。

总之，DeepWalk是一种通过随机游走来生成节点序列并学习节点嵌入的方法，可以通过PGL库中的Graph类来实现，同时也可以在PGL的官方网站上找到相关的代码示例。