python deepwalk

DeepWalk 是一种基于随机游走的网络嵌入方法，用于学习图形的低维表示。它通过将节点看作单词，网络看作语料库，从节点的邻居中生成“句子”，并使用 Word2Vec 等技术学习节点的向量表示。Python 中有许多 DeepWalk 的实现，可以使用 NetworkX 库来处理图形数据，使用 Gensim 库来训练 Word2Vec 模型，使用 TensorFlow 或 PyTorch 来训练 DeepWalk 模型。你可以在 GitHub 上找到一些开源的 DeepWalk 实现，例如 deepwalk、graph2vec 等。