deepwalk代码
时间: 2023-08-31 09:11:53 浏览: 50
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。
相关问题
deepwalk实现
DeepWalk是一种用于学习节点嵌入的图表示学习方法。它通过模拟随机游走的方式来构造节点路径,并将这些路径作为训练样本来学习节点的向量表示。DeepWalk的实现可以参考PaddlePaddle Graph Library (PGL)中的代码\[2\]。
在DeepWalk的实现中,首先需要进行随机游走来构造节点路径。对于给定的节点,DeepWalk会等概率地选择下一个相邻节点加入路径,直至达到最大路径长度或者没有下一个节点可选。PGL提供了一个Graph类来实现这个功能\[2\]。具体的随机游走实现可以参考PGL官方网站提供的random_walk源代码\[3\]。
随后,通过使用这些节点路径作为训练样本,DeepWalk模型可以学习到节点的向量表示。这些向量表示可以用于节点分类、节点聚类、链接预测等任务。
总结起来,DeepWalk的实现包括以下几个步骤:
1. 使用随机游走构造节点路径,可以参考PGL中的Graph类实现\[2\]和PGL官方网站提供的random_walk源代码\[3\]。
2. 将节点路径作为训练样本,使用深度学习模型进行训练,可以参考DeepWalk的代码实现\[1\]。
3. 学习到的节点向量表示可以用于各种图分析任务。
希望对你有帮助!
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图神经网络-图游走算法核心代码DeepWalk实现](https://blog.csdn.net/duan_zhihua/article/details/113804967)[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 ]
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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