pyg node2vec

Node2Vec是一种用于学习图形数据嵌入的算法，它旨在将图中的节点映射到低维向量空间中。这个算法基于Skip-gram模型，它通过在图上进行随机游走来捕捉节点之间的结构信息，并使用这些随机游走路径来训练嵌入模型。

在Python中，你可以使用Gensim库来实现Node2Vec算法。首先，你需要安装Gensim库，你可以使用以下命令来安装：

pip install gensim

下面是一个简单的使用Node2Vec进行节点嵌入的示例代码：

from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models import KeyedVectors
from node2vec import Node2Vec
import networkx as nx

# 创建一个图
G = nx.Graph()
# 添加节点和边
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('B', 'C')
G.add_edge('C', 'D')
G.add_edge('D', 'E')

# 使用Node2Vec学习节点嵌入
node2vec = Node2Vec(G, dimensions=128, walk_length=10, num_walks=100)
model = node2vec.fit()

# 获取特定节点的嵌入向量
vector = model.wv['A']

# 保存模型
model.wv.save_word2vec_format('node2vec.model')

# 加载模型
loaded_model = KeyedVectors.load_word2vec_format('node2vec.model')

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