文章目录

• 一、Graph Embedding的作用
• 二、DeepWalk
• 三、LINE
• 四、SDNE
• 五、Node2vec
• 六、Struc2vec
• 七、总结
• 八、代码

一、Graph Embedding的作用

优点

• 保留了节点在图上的信息
• 简化了节点的特征长度

二、DeepWalk

参数说明

• window size给定一个节点其探索的步长
• embedding sizeEmbedding的大小
• walks per vertex对每一个节点循环的次数
• walk length随机游走长度

适用场景

• 无向图
  
  不同参数对Embedding的影响y值越大越好
  

三、LINE

适用场景

• 较大规模的无向图
• 较大规模的有向图

一阶相似性如果两个节点连接并且他们连接边的权重比较大那么他们的Embedding应该是很相近的

二阶相似性如果两个节点的邻居很接近那么这两个节点就算不互连他们的Embedding应该也是很相近的

四、SDNE

五、Node2vec

六、Struc2vec

七、总结

八、代码

https://github.com/shenweichen/GraphEmbedding