deepwalk重构器

DeepWalk是一种用于图嵌入的算法，它可以将图中的节点映射到低维向量空间中。DeepWalk的核心思想是通过随机游走来模拟节点之间的关系，并利用这些游走序列来学习节点的表示。

下面是一个DeepWalk重构器的示例代码：

import networkx as nx
from gensim.models import Word2Vec

# 构建图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5)])

# 进行随机游走
walks = nx.random_walks.random_walk(G, num_walks=10, walk_length=5)

# 使用Word2Vec学习节点表示
model = Word2Vec(walks, size=128, window=5, min_count=0, sg=1, workers=4)

# 获取节点的向量表示
node_embeddings = model.wv

# 输出节点1的向量表示
print("Node 1 embedding:", node_embeddings[1])

在这个示例中，我们首先构建了一个简单的图，然后使用随机游走生成了一系列游走序列。接下来，我们使用Word2Vec模型学习节点的表示，并获取节点1的向量表示。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要调整参数和处理更大规模的图数据。