python deepwalk

DeepWalk是一种基于网络嵌入的无监督学习算法，用于将图形数据嵌入低维空间。其基本思想是将节点表示为向量，这些向量可以用于执行各种任务，例如节点分类、社区检测和链接预测等。DeepWalk通过随机游走来捕捉网络的局部和全局结构，并使用skip-gram模型来学习节点表示。

Python实现DeepWalk的库很多，其中比较流行的是gensim和stellargraph。Gensim是一种用于文本和网络嵌入的Python库，提供了一种快速、高效的实现DeepWalk的方法。Stellargraph是一种专门用于图形机器学习的Python库，它提供了一种灵活的DeepWalk实现，可以用于多种类型的图形数据。

下面是使用gensim进行DeepWalk的示例代码：

from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models import KeyedVectors
from gensim.models.deepwalk import DeepWalk
from gensim.models.word2vec import LineSentence

# 加载网络数据
sentences = LineSentence('data/network.txt')

# 训练DeepWalk模型
model = DeepWalk(sentences, size=128, window=5, min_count=1, sg=1, workers=4)
model.train(sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=10)

# 获取节点向量
node_vectors = model.wv

# 保存节点向量
node_vectors.save_word2vec_format('data/node_vectors.txt')

其中，'data/network.txt'是网络数据文件，size是嵌入向量的维度，window是skip-gram模型的窗口大小，min_count是忽略出现次数小于该值的词语，sg是选择使用skip-gram模型还是CBOW模型，workers是用于训练的线程数。

最后，我们将节点向量保存为文本文件，以备后续使用。