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Word2Vec—Deepwalk—Node2Vec 算法概述_数学表达_伪代码注释
假设节点t是节点u的邻居,那么u同样也是t的邻居,将这种关系映射到特征空间中那就是,节点u对节点t的影响和节点t对节点u的影响是相同的。在计算机实操中,并不是完全随机抽取负样本,一个单词被选作negative sample的概率跟它出现的频次有关,出现频次越高的单词越容易被选作negative words,这也保证了训练的质量。参数p是控制下一个节点是否选择上一节点的概率,所以参数p若设置较大值,则我们在采样序列过程中会以较小概率的采样一个已经访问过的节点,除非下一个节点没有其他邻域节点了。
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基于图的基础推荐方式
路径是从某一个节点到另一个节点之间经过的边与节点组成的子图,包含头尾节点,如下图:上图中,由节点1开始游走,到到达节点4可以经过节点2或者节点3,所以节点1与节点4之间存在路径1–>2–>4和1–>3–>4这两条路径,而节点1到节点5只有1条路径,所以该路径是1–>5。一条路径上的边数被称为路径的阶数。例如1–>2–>4和1–>3–>4属于二阶路径。1–>5属于一阶路径,所以又可以把节点2、3、5称为节点1的一阶邻居,节点4称为节点1的二阶邻居。
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