1 目的和思想

node2vec 模型的目的：将图的顶点表示为向量
node2vec 的整体思想：在deepwalk的random walk基础上对游走的方式做修改，利用 bfs 和 dfs 的思想
模型出自论文: node2vec: Scalable Feature Learning for Networks

2 模型原理

模型实现：

随机游走生成序列
通过 skip-gram 训练顶点向量
更新向量中参数

算法步骤：

2.1 随机游走生成序列

基础的 random walk 的游走是随机的，如下

node2vec 的游走是基于 random walk 的，利用了bfs和dfs的思想

将两者结合，给出了新的游走策略，α\alphaα 表示游走概率，从 ttt 走到 vvv，对下一个节点进行抉择
其中 dtxd_{tx}dtx 是从 ttt 到 xxx 的最短距离

参数 ppp：控制在行走中立即重新访问节点的可能性

p较高(> max(q，1))：可以确保我们在接下来的两个步骤中不太可能对已经访问过的节点进行采样(除非行走中的下一个节点没有其他邻居)
p较低(< min(q，1))：它将导致遍历回溯一个步骤，这将保持遍历“本地”靠近起始节点

参数 qqq：允许搜索区分“向内”和“向外”节点

qqq > 1：则随机游走偏向靠近节点t的节点
qqq < 1：表示越大的可能抽样节点远离t，与DFS类似

当 p = q = 1 时，就是deepwalk

3 node2vec 总结

node2vec 是在 deepwalk 的 random 基础上进行修改，增加了形成序列的条件，利用 bfs 和 dfs 的思想，计算走到下一个节点的概率，来选择节点，其余步骤和 deepwalk 一样
在图中，一个节点周围的节点可能相似，所以想到 bfs。一个节点周围的结构和另一个节点周围的结构相似，则节点可能相似，所以想到 dfs

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2 模型原理

2.1 随机游走生成序列

3 node2vec 总结

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