机器学习数据预处理3：结点向量 (node2vec)

论文题目：node2vec: Scalable Feature Learning for Networks 
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1. 背景

(1) 如何对图建模？

深度学习在 图像(CV,CG,DIP) 和 自然语言处理 (NLP) 等领域有很好的应用。然而在涉及到图（有向图，无向图）结构的应用 比如社交网络，如何去对图建模，仍旧是一个问题。

(2) 现有方法？

第一阶段：one-hot 编码

具体介绍参见博客： 机器学习数据预处理1：独热编码（One-Hot）

第二阶段：word2vec

概念：

 word2vec 算法是实现 单词的向量表示 的算法。word2vec 主要 有 Skip-Gram 和 CBOW 两种模型 :

    a) CBOW是给定上下文，来预测 input word