node2vec代码

你可以使用以下代码来实现node2vec算法：

import numpy as np
import networkx as nx
from gensim.models import Word2Vec

# 构建图
G = nx.Graph()
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 3)
G.add_edge(2, 3)
G.add_edge(2, 4)
G.add_edge(3, 4)

# 运行node2vec算法
node2vec = Node2Vec(G, dimensions=64, walk_length=30, num_walks=200, workers=4)

# 拟合模型
model = node2vec.fit(window=10, min_count=1)

# 获取节点向量
node_embeddings = model.wv

# 保存模型
model.save("node2vec.model")

这段代码首先导入了必要的库，然后创建了一个简单的图数据结构。然后，使用Node2Vec类从图中生成节点向量。在这个例子中，设置了节点向量的维度为64，每次游走的步长为30，游走的次数为200。然后，使用fit方法拟合模型，其中设置窗口大小为10，最小计数为1。最后，可以通过model.wv来获取节点向量，并可以将模型保存到硬盘上。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据你的数据和需求进行相应的调整。