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

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

### 回答1：
您好！下面是使用 DeepWalk 对图进行嵌入并使用逻辑回归进行链路预测的 Python 代码示例：

# 导入所需的库
import networkx as nx
import random
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 读入图
G = nx.read_edgelist('graph.edgelist')

# 使用 DeepWalk 进行嵌入
model = DeepWalk(G, dimensions=128, walk_length=10, num_walks=5, workers=4)

# 将节点嵌入转换为特征矩阵
X = model.transform()

# 随机挑选训练和测试数据
random.shuffle(X)
X_train = X[:int(0.8*len(X))]
Y_train = [G.has_edge(x[0], x[1]) for x in X_train]
X_test = X[int(0.8*len(X)):]
Y_test = [G.has_edge(x[0], x[1]) for x in X_test]

# 使用逻辑回归进行链路预测
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, Y_train)
Y_pred = lr.predict(X_test)

# 计算测试数据的准确率
accuracy = sum(Y_pred == Y_test) / len(Y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

希望这能帮到您！

### 回答2：
首先，要运用DeepWalk对图进行嵌入，可以使用Python中的NetworkX包来处理图数据，并使用Gensim包来实现DeepWalk算法。以下是一个基本的代码示例：

import networkx as nx
from gensim.models import Word2Vec

# 创建图数据
G = nx.Graph()
# 添加边
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 4), (2, 5), (3, 6), (3, 7)])

# DeepWalk嵌入
walks = []
# 设定游走参数
walk_length = 10  # 游走的步长
num_walks = 20  # 游走的次数

# 遍历节点，执行游走
for node in G.nodes():
    for _ in range(num_walks):
        walk = nx.random_walk(G, node, walk_length)
        walks.append(walk)

# 构建Word2Vec模型
model = Word2Vec(walks, size=128, window=5, min_count=0, sg=1, workers=4)

# 输出节点的嵌入向量
for node in G.nodes():
    embedding_vector = model.wv[node]
    print(f"节点 {node} 的嵌入向量为：{embedding_vector}")

接下来，在嵌入的基础上使用逻辑回归进行链路预测。可以使用Python中的Scikit-Learn包来实现逻辑回归模型。以下是一个基本的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 构建链路预测数据集
X = []
y = []
for edge in G.edges():
    source = edge[0]
    target = edge[1]
    # 获取节点的嵌入向量
    source_embedding = model.wv[source]
    target_embedding = model.wv[target]
    # 构建特征向量
    feature_vector = np.concatenate((source_embedding, target_embedding))
    X.append(feature_vector)
    y.append(1)  # 正样本
    
    # 随机负采样
    non_edge = np.random.choice(list(G.nodes()))
    while G.has_edge(source, non_edge):
        non_edge = np.random.choice(list(G.nodes()))
    # 获取节点的嵌入向量
    non_edge_embedding = model.wv[non_edge]
    # 构建特征向量
    feature_vector = np.concatenate((source_embedding, non_edge_embedding))
    X.append(feature_vector)
    y.append(0)  # 负样本

# 将数据集转换为NumPy数组
X = np.array(X)
y = np.array(y)

# 构建逻辑回归模型
clf = LogisticRegression()
# 拟合模型
clf.fit(X, y)

# 进行预测
test_edge = (1, 6)  # 测试数据，预测1和6是否有边连接
source_embedding = model.wv[test_edge[0]]
target_embedding = model.wv[test_edge[1]]
feature_vector = np.concatenate((source_embedding, target_embedding))
prediction = clf.predict([feature_vector])

print(f"预测测试边连接的概率为：{clf.predict_proba([feature_vector])}")
print(f"预测结果：{prediction}")

以上是基于NetworkX和Gensim包构建DeepWalk模型，并使用Scikit-Learn包实现逻辑回归模型进行链路预测的Python代码示例。请根据具体需求进行相应的调整和修改。

### 回答3：
DeepWalk是一种用于学习图的节点向量表示的方法，通常用于图嵌入或节点分类等任务。逻辑回归是一种用于二分类问题的机器学习算法。下面是一个使用DeepWalk进行图嵌入，并使用逻辑回归进行链路预测的Python代码示例：

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

# 构建图结构，这里假设图以邻接矩阵形式给出
# 这里使用一个简单的示例图，实际应用中需根据具体情况构建图
graph = np.array([[0, 1, 0, 0],
                  [1, 0, 1, 1],
                  [0, 1, 0, 1],
                  [0, 1, 1, 0]])

# 使用DeepWalk对图进行嵌入
walk_length = 10  # 随机游走的长度
num_walks = 100  # 随机游走的次数

# 构建随机游走序列
walks = []
for node in range(len(graph)):
    for _ in range(num_walks):
        walk = [str(node)]
        for _ in range(walk_length):
            neighbors = np.where(graph[int(walk[-1])])[0]
            if len(neighbors) > 0:
                walk.append(str(np.random.choice(neighbors)))
        walks.append(walk)

# 使用Word2Vec训练节点向量
model = Word2Vec(walks, size=128, window=5, min_count=0, sg=1, workers=2)

# 获取节点向量表示
node_embeddings = model.wv.vectors

# 构建链路预测的训练样本
X_train = []
y_train = []
for u in range(len(graph)):
    for v in range(u+1, len(graph)):
        X_train.append(np.concatenate([node_embeddings[u], node_embeddings[v]]))
        y_train.append(graph[u][v])

# 使用逻辑回归进行链路预测
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 构建测试样本并进行链路预测
X_test = []
for u in range(len(graph)):
    for v in range(u+1, len(graph)):
        X_test.append(np.concatenate([node_embeddings[u], node_embeddings[v]]))

y_pred = lr.predict(X_test)
y_prob = lr.predict_proba(X_test)

# 打印链路预测结果
for i in range(len(X_test)):
    print(f"链路预测：节点 {X_test[i][:128]} 和节点 {X_test[i][128:]}， 预测结果: {y_pred[i]}, 预测概率: {y_prob[i]}")

这段代码首先构建图结构，然后使用DeepWalk算法对图进行嵌入，然后使用Word2Vec训练节点向量。接下来，构建链路预测的训练样本，其中特征向量由两个节点的向量拼接得到，标签为图中对应链路的存在与否。然后使用逻辑回归模型进行训练。最后，构建测试样本并使用训练好的模型进行链路预测，输出预测结果和概率。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行修改。

运用DeepWalk对图进行嵌入并做网络重构，网络重构的结果用precision@5评价。给出python代码。

以下是使用 DeepWalk 进行图嵌入和网络重构，并使用 precision@5 评价的 Python 代码：

import networkx as nx
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载图数据
G = nx.read_edgelist('graph.txt', nodetype=int)

# 使用 DeepWalk 进行图嵌入
model = Word2Vec(nx.random_walk.RandomWalk(G, walk_length=10, num_walks=80), size=128, window=5, min_count=0, sg=1, workers=4)

# 构建节点嵌入字典
embeddings = {}
for node in G.nodes():
    embeddings[node] = model.wv[str(node)]

# 重新构建图
new_edges = []
for node in G.nodes():
    sim_list = []
    for other_node in G.nodes():
        if node != other_node:
            sim_list.append((other_node, cosine_similarity([embeddings[node]], [embeddings[other_node]])[0][0]))
    sim_list = sorted(sim_list, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    new_edges.extend([(node, n) for n, _ in sim_list[:5]])

new_G = nx.Graph()
new_G.add_nodes_from(G.nodes())
new_G.add_edges_from(new_edges)

# 评价重构结果
precision_5 = 0
for node in G.nodes():
    neighbors = [n for n, _ in sorted(new_G[node].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5]]
    precision_5 += len(set(neighbors) & set(G[node])) / 5.0

print("Precision@5: %.4f" % (precision_5 / len(G.nodes())))

在代码中，我们首先加载了图数据，然后使用 `gensim` 库中的 `Word2Vec` 模型对图进行嵌入学习。接着，我们将所有节点的嵌入向量存储到一个字典中。然后，我们对每个节点，找到与其最相似的前5个节点，并将其作为新图中该节点的邻居节点。最后，我们使用 `precision@5` 评价了重构图的效果。