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]
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