如何运用deepwalk进行图嵌入，写出python代码

DeepWalk是一种用于学习图嵌入的方法，它可以将图中的节点表示为低维的向量。

要运用DeepWalk进行图嵌入，需要安装Gensim库。

首先，需要准备一个无向图的邻接矩阵作为输入。然后，使用Gensim中的Word2Vec模型，将图的每个节点看作是一个单词，并使用节点的出边作为上下文。

接下来，可以使用Word2Vec模型的训练方法来训练模型。最后，使用Word2Vec模型的wv属性可以获取图中每个节点的嵌入向量。

以下是使用DeepWalk进行图嵌入的Python代码示例：

import gensim

# 准备邻接矩阵
adjacency_matrix = [[0, 1, 1, 0], [1, 0, 1, 0], [1, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0]]

# 建立模型
model = gensim.models.Word2Vec(adjacency_matrix, size=2, window=1, min_count=1, sg=1)

# 训练模型
model.train(adjacency_matrix, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.iter)

# 获取图中每个节点的嵌入向量
node_vectors = model.wv

# 打印第一个节点的嵌入向量
print(node_vectors[0])

希望以上内容能够帮到你！

相关问题

如何利用deepwalk库进行图嵌入，写出具体代码

### 回答1：
DeepWalk 是一种基于随机游走的图嵌入方法。下面是使用 DeepWalk 进行图嵌入的示例代码：

首先，使用 python 安装 DeepWalk 库：

pip install deepwalk

然后，在 python 中导入所需的库：

import networkx as nx
from deepwalk import deepwalk

接着，创建一个示例图（这里使用了一个简单的图，其中节点为字符串类型，边权均为 1）：

G = nx.Graph()
G.add_edge('a', 'b', weight=1)
G.add_edge('a', 'c', weight=1)
G.add_edge('c', 'd', weight=1)
G.add_edge('c', 'e', weight=1)
G.add_edge('c', 'f', weight=1)
G.add_edge('d', 'e', weight=1)

然后，使用 DeepWalk 对图进行嵌入，并设置嵌入向量的维度为 2：

deepwalk_vectors = deepwalk(G, dimensions=2)

最后，您可以访问每个节点的嵌入向量：

vector_of_node_a = deepwalk_vectors['a']
vector_of_node_b = deepwalk_vectors['b']

希望这些信息能帮助您。

### 回答2：
DeepWalk是一种用于无监督图嵌入的方法，它通过随机游走的方式生成节点序列，并使用Word2Vec模型将节点序列转化为低维向量表示。我们可以使用deepwalk库实现这一过程。

首先，我们需要安装deepwalk库，可以通过以下命令在终端中安装：

pip install deepwalk

接下来，我们可以编写以下代码来使用deepwalk库进行图嵌入：

from deepwalk import DeepWalk
import networkx as nx

# 创建一个图
G = nx.Graph()
# 向图中添加节点和边
G.add_edges_from([(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5)])

# 使用DeepWalk进行图嵌入
model = DeepWalk(G, walk_length=10, num_walks=20, workers=4)
model.train(window_size=5, iter=3)

# 获取节点的嵌入向量表示
node_embeddings = model.get_embeddings()

# 打印每个节点的嵌入向量
for node in G.nodes():
    print(f"Node {node}: {node_embeddings[node]}")

在上述代码中，我们首先创建了一个简单的图，然后使用DeepWalk进行图嵌入。我们通过设置`walk_length`来指定每次随机游走的长度，`num_walks`指定每个节点进行随机游走的次数。`workers`参数表示并行计算的线程数。

接下来，我们通过调用`train`函数来训练模型，其中`window_size`表示Word2Vec模型的滑动窗口大小，`iter`表示迭代次数。

最后，我们可以使用`get_embeddings`函数获取节点的嵌入向量表示，并通过遍历所有节点来打印每个节点的嵌入向量。

请注意，这只是使用deepwalk库进行图嵌入的一个简单示例，你可以根据自己的需求对参数进行调整，并根据实际的图数据进行处理。

运用DeepWalk 对图进行嵌入并使用逻辑回归进行链路预测的 Python 代码

以下是使用DeepWalk对图进行嵌入并使用逻辑回归进行链路预测的Python代码：

import numpy as np
import networkx as nx
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 构建图
G = nx.read_edgelist('edge_list.txt', nodetype=int)

# 使用DeepWalk嵌入图
walks = []
for node in G.nodes():
    for i in range(5):
        walk = list(map(str, nx.random_walk(G, node)))
        walks.append(walk)
model = Word2Vec(walks, size=128, window=5, min_count=0, sg=1, workers=4)

# 构建训练数据和标签
edges = np.array(G.edges())
labels = np.array([1] * len(edges))
neg_edges = []
for i in range(len(edges)):
    src, dst = edges[i]
    neg_node = np.random.choice(list(G.nodes()))
    while G.has_edge(src, neg_node) or G.has_edge(dst, neg_node):
        neg_node = np.random.choice(list(G.nodes()))
    neg_edges.append([src, neg_node])
    neg_edges.append([dst, neg_node])
neg_edges = np.array(neg_edges)
neg_labels = np.array([0] * len(neg_edges))
X = np.concatenate((edges, neg_edges))
y = np.concatenate((labels, neg_labels))

# 训练逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit([model[str(src)] + model[str(dst)] for src, dst in edges], labels)

# 预测新的链路
new_edges = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
predict_prob = lr.predict_proba([model[str(src)] + model[str(dst)] for src, dst in new_edges])
print(predict_prob[:, 1])

这个代码假设已经有一个由边列表表示的图，该列表存储在名为`edge_list.txt`的文件中，每行包含两个整数，表示一条边。该代码首先使用DeepWalk嵌入图，然后使用嵌入向量训练逻辑回归模型，最后预测新链路的概率。