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！