python deepwalk

DeepWalk是一种用于学习图形表示的无监督方法，主要用于社交网络和其他图形领域。它通过采样节点序列并将其视为序列数据来生成图形表示。然后，这些表示可以用于各种机器学习和数据挖掘任务，例如节点分类和聚类。

在Python中实现DeepWalk的一个流行方法是使用Gensim库。以下是一个简单的DeepWalk示例：

from gensim.models import Word2Vec

# 构建图形，这里使用Karate Club数据集作为示例
edges = [(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5), (4, 6), (5, 6), (5, 7), (6, 7), (6, 8), (7, 8), (7, 9), (8, 9), (8, 10), (9, 10), (10, 11), (10, 12), (11, 12), (11, 13), (12, 13), (12, 17), (13, 14), (13, 18), (14, 15), (14, 18), (15, 16), (15, 18), (16, 17), (16, 18), (17, 18)]
graph = {}
for edge in edges:
    if edge[0] not in graph:
        graph[edge[0]] = [edge[1]]
    else:
        graph[edge[0]].append(edge[1])
    if edge[1] not in graph:
        graph[edge[1]] = [edge[0]]
    else:
        graph[edge[1]].append(edge[0])

# 运行DeepWalk
walks = []
num_walks = 10
walk_length = 5
for node in graph.keys():
    for i in range(num_walks):
        walk = [node]
        for j in range(walk_length):
            neighbors = graph[walk[-1]]
            walk.append(neighbors[random.randint(0, len(neighbors) - 1)])
        walks.append(walk)
model = Word2Vec(walks, size=128, window=5, min_count=0, sg=1, workers=2)

在这个例子中，我们首先构建了一个简单的图形，并使用随机游走生成节点序列。然后，我们使用Gensim实现的Word2Vec算法将这些节点序列转换为图形嵌入。在这个例子中，我们使用128维向量表示每个节点，并使用Skip-Gram模型进行训练。最后，我们可以使用这些节点嵌入进行各种机器学习和数据挖掘任务。