《Node2vec: Scalable Feature Learning for Networks》 KDD 2016，图神经网络经典必读第一篇，平衡同质性和结构性 。

2021年年初，图神经网络一举成为热门研究主题。AAAI2021年,录用了165篇论文。

那我为什么推荐Node2vec，而不是这165篇论文？

因为Node2vec作为图神经网络的经典必读篇目，应用也非常广泛，很多比赛分享中都有它的影子。

同时Node2vec是GNN图游走类算法中非常重要的一种，也是图神经网络算法工程师面试必备的知识点。

虽然网上有很多解读Nde2vec的文章和视频，及复现讲解。但自己复现总是会碰到很多的问题，如果跟随资深的GNN算法工程师，手把手教你一起复现，可以事半功倍。

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Step1：系统了解图神经网络技术演化路径及发展历史

Step2：精讲GNN开山之作 —Node2vec

Node2vec作为图神经网络最著名的模型之一，你可以掌握：

1. Node2vec模型实现，掌握图神经网络最基本的节点分类问题。

2. 一种非常高效的alias sampling采样方法。

3. 掌握random walk生成训练语料的方法以及基于pytorch的Node2vec实现。

1套系统的方法论：2步走教你啃透Node2vec

Step1：深挖研究背景 

提纲挚领，从4大维度介绍论文，深入讲解论文发表的研究背景、成果及意义，介绍论文中取得的核心成果，对比解决同一问题，已有解决方法和论文中提出的新的解决方法的优缺点，熟悉论文的整体思路和框架，建立对本篇论文的一个概貌性认识。

Step2：死磕算法模型

老师会重点讲解论文中的模型原理，深入拆解模型结构，对关键公式逐步推导，让你了解算法每一个因子是如何对结果产生影响的，掌握实验手段及结果，老师会帮你拎出论文中的关键点、创新点和启发点，节约你自己摸索的时间。

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