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DeepWalk

DeepWalk(2014’KDD),一种用于学习网络中顶点的潜在表示方法.DeepWalk提出了新的、无监督的、独立于标签分布的(捕获结构信息时不考虑标签)、捕获图结构信息的算法。算法目标是学习图的结构特征,其中d是节点的潜在表示(向量形式)的维数。图结构特征可以用于任何分类算法。将与简单的机器学习算法集成,还可以用来实现很多其他问题。

图的表示:令G =(V,E),其中V表示网络的节点,E是网络中的连接,E⊆ (V×V)。
GL=(V,E,X,Y)是部分标记的社交网络。X是各个节点的属性空间,X∈R|V|×S,其中S是每个节点的属性向量的特征空间的大小;Y∈R|V|×|Y|,Y是标签的集合。

phanein/deepwalk

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