【论文笔记】DeepWalk

最新推荐文章于 2023-12-01 20:08:06 发布
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#数据挖掘 #深度学习

博客链接指向一篇介绍图嵌入原理的文章，可帮助读者了解图嵌入相关知识，图嵌入在数据挖掘等信息技术领域有重要应用。
DeepWalk 论文笔记
逆流的金鱼
03-23 1万+
DeepWalk 论文笔记针对论文[1]的阅读撰写阅读笔记。这篇论文主要提出了在一个网络中，学习节点隐表达的方法——DeepWalk，这个方法在一个连续向量空间中对节点的社会关系进行编码，是语言模型和无监督学习从单词序列到图上的一个扩展。该方法将截断游走的序列当成句子进行学习。该方法具有可扩展，可并行化的特点，可以用来做网络分类和异常点检测。
论文笔记|DeepWalk
凝眸伏笔的博客
12-07 888
简介DeepWalk是由，和在2014年提出的，它是一种基于图的无监督特征学习方法，它有趣的点是将文本处理任务中词向量的处理思想迁移到了图特征学习上，就像处理句子得到word embedding一样，通过处理由网络中节点组成的序列从而得到Node embedding，算是图特征学习的开山之作。 示例的输入是一个网络，输出是图中每个节点的二维向量，DeepWalk通过截断随即游走学习出一个网络的社会表示，从两张图的对比也可以发现，越是在网络中拓扑结构相近的点，其对应的二维向量在二维空间上的距离越近。文章中提出
论文笔记：详解DeepWalk与Node2vec
zly_Always_be的博客
12-01 4254
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。对这两种算法做了详细介绍。
DeepWalk论文阅读笔记
hxhabcd123的博客
08-17 491
本文记录图embedding的开山之作DeepWalk经典论文的阅读笔记
论文笔记《DeepWalk: Online Learning of Social Representations》
zuolixiangfisher的博客
05-11 769
文章目录摘要1、简介2、问题定义3、学习社交表征3.1 随机游走3.2 连接：幂定律(power laws)3.3 语言模型4、方法4.1 概览4.2 算法：深度游走4.3 并行化 摘要 我们提出了DeepWalk，这是一种用于学习网络中顶点的隐表示的新颖方法。这些隐表征将社会关系编码在一个连续的向量空间中，这很容易被统计模型利用。 Deep-Walk 概括了语言建模和无监督特征学习(或深度学习)方面的最新进展，从单词序列到图形。 DeepWalk使用从截断的随机游走中获得的局部信息，通过将游走视为句子的等
DeepWalk: Online Learning of Social Representations 论文笔记
qq_31778495的博客
06-21 6438
# 摘要本文是自己在阅读论文中进行的记录，单纯的看，感觉没有搞很明白，所以写出来。本篇论文主要介绍了如何把自然语言处理模型word2vec的方法应用到网络的节点表示中，通过word2vec的方法把网络学习为向量的潜层表示，能把网络中的联系编码到连续的向量空间中，这样网络的关系就能够很方便的通过各种统计模型来对这些网络中的联系进行各种应用。关于Word2vec的方法详情请见各大博客，例如http:/...
论文学习笔记：DeepWalk
weixin_40675092的博客
06-25 190
DeepWalk无监督学习网络中节点的潜在表示 输入：网络 输出：节点的低维向量表示 亮点：（1）random walk提取中心顶点的邻居序列，可并行（设置多个walkers）。（2）使用language model Skip-Gram算法 a是输入的Karate Graph, b是输出二维潜在向量表示，节点颜色代表聚类的簇，左右两种表达具有惊人的相似性，而且b中线性可分。 学习到的表示具有以下特点 适应性 社区意识，潜在特征向量之间的距离应该能够反应网络中社交成员之间的社交相似性。 低维度 连续 .
【Graph Embedding】DeepWalk：Online Learning of Social Representations论文笔记
知行合一，止于至善
09-06 1941
文章目录网络表示学习（Network Representation Learning，NRL）、Graph EmbeddingDeepWalk：Online Learning of Social Representations摘要：1. Introduction2. Problem Definition3. Learning social representations3.1 Random Wal...
[Graph Embedding] DeepWalk 论文笔记
ilikevegetable的博客
10-26 452
[Graph Embedding] DeepWalk Introduction 图表示学习是将图(Graph)中节点在一个低维的连续的向量空间中表示出来，这种表示能够保留节点与邻居的相似性、节点的社区成员属性和节点的标签（labels）等。得到节点的向量表示就可以喂给下游的学习模型进行节点分类，边预测等任务。 DeepWalk作为图表示学习的经典方法之一，核心方法就是通过对一定数量的节点做RandomWalk（随机游走），然后将得到的节点序列作为顶点的向量输入表示，通过使用skip-gram model 进
论文笔记DeepWalk1
08-03
【DeepWalk论文笔记】 DeepWalk是由Bryan Perozzi、Rami Al-Rfou和Steven Skiena在2014年发表的一种创新的无监督学习方法，它将自然语言处理中的词向量技术应用于图特征学习。这种方法的核心是通过随机游走生成节点...
【论文精读&实战】DeepWalk: Online Learning of Social Representations
L1142456160的博客
02-19 1829
本文是我参加Datawhale的CS224W图机器学习时的笔记，第一次学习图机器学习，对DeepWalk这篇开山之作的理解。
【论文逐句精读】node2vec，站在DeepWalk巨人肩膀上再进一步
D_Ddd0701的博客
06-29 2596
node2vec论文逐字逐句精读
Deepwalk笔记
Deeachain的博客
08-21 686
Deepwalk整理 主要思想 ​ Deepwalk是一种将随机游走(Random walk)和Word2Vec两种算法相结合的图表示算法。网络的输入是一张图或者一个网络，输出为网络中顶点的向量表示。 ​ 图 1 图表示示意图 1. Random walk ​ 图 2 包含个节点的图 ​ 如上图所示，以V1顶点为
图卷积神经网络(GCN)
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PPO和DDPG的差别
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03-21 8117
PPO 的重要性 PPO是目前非常流行的增强学习算法，OpenAI把PPO作为目前的baseline算法，也就是说，OpenAI在做尝试的时候，首选PPO。可想而知，PPO可能不是目前最强的，但可能是目前来说适用性最广的一种算法。 PPO是基于AC架构的，也就是说，PPO也有两个网络，分别是Actor和Critic，这是因为AC架构有一个好处。这个好处就是解决了连续动作空间的问题。 连续动作 首先，我们要想办法处理连续动作的输出问题。 离散情况：假设动作空间有只有action1 和 action2，
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论文笔记整理——高效Xmind模板分享
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