关于唐杰老师18年KDD-DeepInf-社会影响力论文初次理解《DeepInf: Social Influence Prediction with Deep Learning》
纯属个人记录，有错误的话，勿喷~
《DeepInf: Social Influence Prediction with Deep Learning》
唐杰老师的这篇论文目前阅读了2遍，代码看了一遍，最初阅读有了一个对模型的初步认知，模型数据来源主要是图结构以及图中每个节点的action state，通过这两个输入得到最终的下一个time stamp的action state。其中用到的技术是先通过random walk，游走过程中允许回到初始节点，为每个节点游走出若干次定长序列，然后通过embedding的方法得到一个节点的D维表示，D由人为给出，个人理解的是先考虑最基本的Deepwalk得到embedding序列，此时每个节点的embedding只包含图的结构信息，类似简单的社交网络中，只存在关注关系，所得到的embedding。这也是我在看代码的过程中突然出现问题的地方，思考的问题如下(有点蠢 QAQ)
问题：Deepwalk如何得到embedding，它有什么用？
思考：一开始在思考如果是一个社交网络，网络中只有用户与用户之间的关注信息，而用户本身没有特征？那么如何构造embedding，他们的初试特征又是什么？一开始这一点困扰了很久，但其实很蠢，对于这样一种以图的形式展现出来的用户与用户之前的关系情况，很显然，他们的特征应该是认为构造的，我们可以想到的嘴合适的特征就是类似word embedding过程中一样，只不过图中有邻接矩阵的形式，每个节点直接使用一个向量表示，向量维度和用
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