Deepwalk(深度游走)算法简介

深度游走：一种社交表示的在线学习算法

主要思想
Deepwalk算法
参考文献

主要思想

Deepwalk是一种将随机游走(random walk)和word2vec两种算法相结合的图结构数据挖掘算法。该算法能够学习网络的隐藏信息，能够将图中的节点表示为一个包含潜在信息的向量，如图1-2所示。

图1 输入: 图信号

图2 输出: 图节点嵌入

Deepwalk算法

该算法主要分为随机游走和生成表示向量两个部分。首先利用随机游走算法(Random walk)从图中提取一些顶点序列；然后借助自然语言处理的思路，将生成的定点序列看作由单词组成的句子，所有的序列可以看作一个大的语料库(corpus)，最有利用自然语言处理工具word2vec将每一个顶点表示为一个维度为d的向量。

符号定义：一个图可以表示为：
G=(V,E)G = (V,E) G=(V,E)其中，VVV表示顶点的集合；EEE表示边的集合, 且 E⊆V×VE \subseteq V \times VE⊆V×V。
算法:

算法1: DeepWalk(G,w,d,γ,t)DeepWalk(G, w, d, γ, t)DeepWalk(G,w,d,γ,t)
输入：图G(V,E)G(V, E)G(V,E)
窗口尺寸 www
输出维度 ddd
以每个节点开始的路径数量 γγγ
每条路径的长度 ttt
输出：隐含信息的表示矩阵Φ∈R∣V∣×d\Phi \in \textbf R^{\vert V \vert} \times dΦ∈R∣V∣×d
1. 随机初始化ФФФ
2: for i=0i=0i=0 to γγγ do
3: 将顶点随机排列，即O=Shuffle(V)O=Shuffle(V)O=Shuffle(V)
4: for 每一个vi∈Ovi∈Ovi∈O do:
5: Wvi=RandomWalk(G,vi,t)W_{v_i} = RandomWalk(G, v_i, t)Wvi=RandomWalk(G,vi,t)
6. Word2vec(Ф,Wvi,w)Word2vec(Ф, W_{v_i}, w)Word2vec(Ф,Wvi,w)
7. end for
8. end for

参考文献

[1] Perozzi B, Al-Rfou R, Skiena S. DeepWalk: Online Learning of Social Representations[C]. Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining - KDD '14, 2014: 701-710.

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转载于:https://blog.csdn.net/broccoli_lian/article/details/79739299 看了部分,没搞很明白,等有时间再看. 版权声明:本文为博主原创文章,未 ...