最近读了DeepWalk和Node2vec这两篇图学习的经典文章，对自己的笔记进行了整理。DeepWalk算法笔记应用背景功能描述基本概念随机游走（RandomWalks）幂律分布（Connection:Powerlaws）词嵌入学习的经典方法（Word2vec）DeepWalk模型与损失函数推导算法描述与解释（伪代码）时间复杂度分析DeepWalk的改进算法（Node2vec）算法描述与解释（伪代码）算法效果展示一些其他的改进算法参考文献DeepWalk算法笔记应用背景  图嵌入（GraphEmbedding）是一种将图数据（通常为高维稀疏的矩阵）映射为低维稠密向量的过程，能够很好地解决图数

整理自：  Deepwalk(深度游走)算法简介_Mr.Cheng1996的博客-CSDN博客【论文笔记】DeepWalk-知乎        DeepWalk是一种将随机游走(randomwalk)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。 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(Randomwalk)从图中提取一些顶点序列；然后借助自然语言处理的思路，将生成的顶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

文章目录前言一、导入相关库二、加载Cora数据集三、定义DeepWalk四、可视化完整代码前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.11.0PyG版本：2.1.0💥项目专栏：【图神经网络代码实战目录】本文我们将使用Pytorch+PytorchGeometric来简易实现一个DeepWalk，让

文章目录前言一、导入相关库二、加载Cora数据集三、定义DeepWalk四、可视化完整代码前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.11.0PyG版本：2.1.0💥项目专栏：【图神经网络代码实战目录】本文我们将使用Pytorch+PytorchGeometric来简易实现一个DeepWalk，让

摘要：详细讲解DeepWalk，通过随机游走的方式对网络化数据做一个表示学习，它是图神经网络的开山之作，借鉴了Word2vec的思想。本文分享自华为云社区《[论文阅读](25)向量表征经典之DeepWalk：从Word2vec到DeepWalk，再到Asm2vec和Log2vec》，作者：eastmount。一.图神经网络发展历程在介绍向量表征之前，作者先结合清华大学唐杰老师的分享，带大家看看图神经网络的发展历程，这其中也见证了向量表征的发展历程，包括从Word2vec到Deepwalk发展的缘由。图神经网络的发展历程如下图所示：（1）Hinton早期（1986年）图神经网络最早也不是这样的，

摘要：详细讲解DeepWalk，通过随机游走的方式对网络化数据做一个表示学习，它是图神经网络的开山之作，借鉴了Word2vec的思想。本文分享自华为云社区《[论文阅读](25)向量表征经典之DeepWalk：从Word2vec到DeepWalk，再到Asm2vec和Log2vec》，作者：eastmount。一.图神经网络发展历程在介绍向量表征之前，作者先结合清华大学唐杰老师的分享，带大家看看图神经网络的发展历程，这其中也见证了向量表征的发展历程，包括从Word2vec到Deepwalk发展的缘由。图神经网络的发展历程如下图所示：（1）Hinton早期（1986年）图神经网络最早也不是这样的，