Node2vec Git源码解读与实战

Graph Embedding简史

传统意义上的 Graph Embedding 被看成是一个降维的过程，将网络投影到欧式空间，但是会造成结点特征的损失。主要的方法包括主成分分析（PCA）和多维缩放（MDS）。所有的方法都可以理解成运用一个 n × k 的矩阵来表示原始的 n × m 矩阵，其中 k << n。
在 2000 年代早期，又提出了其他方法，如 IsoMap 和 LLE，以保持非线性流形的整体结构。总的来说，这些方法都在小型网络上提供了良好的性能。然而这些方法的时间复杂性至少是二次的，这使得它们无法在大规模网络上运行。

随着深度学习的不断发展，DeepWalk第一个被提出来，使用表示学习（或深度学习）来进行网络的向量化表示。DeepWalk通过将节点视为单词并生成短随机游走（广度优先BFS）作为句子来弥补网络嵌入和单词嵌入之间的差距。然后，可以将诸如Skip-gram之类的神经语言模型应用于这些随机游走以获得网络嵌入。
但是，DeepWalk中的实现是完全随机的，根据Random Walk的不同，后面又衍生出了node2vec算法，解决了DeepWalk定义的结点相似度不能很好反映原网络结构的问题。LINE在其基础上，探究一阶相似度（相邻结点）与二阶相似度（不相邻结点），在一定程度上超脱出了传统方式对网络拓扑结构的依赖。

但是，Word2vec一众方法都是浅层模型，并且需要根据不同的应用定义相似函数，不易延展。并且对拓扑结构的过度依赖导致鲁棒性不强。因此，GNN出现了。

Node2vec

在Node2vec之前，需要稍稍了解一下一下deepwalk。Deepwalk主要思想是在图上进行结点的序列采样，将采样的结果作为结点的特征，并使用word2vec对序列进行embedding。主要步骤分为两部分：

1. 第一步为随机游走采样节点序列。
2. 第二步为使用skip-gram model学习表达向量。

Node2vec就是在DeepWalk的基础上对游走的方式进行了更改，啊具体的原理暂时懒得写，大家可以看node2vec:算法原理，实现和应用。

源码解读

来源于Github的开源代码：https://github.com/eliorc/node2vec。pip安装：

pip install node2vec

安装之后的包中主要有三个文件：

其中，edges.py主要通过训练好的结点向量来生成边的embedding
node2vec.py是生成结点的embedding的向量。
parallel.py用于生成图上的随机游走序列，返回一个walk的list，每一步walk都是一个结点。
在node2vec.py中封装了Node2vec类，其包含三个函数，分别对应node2vec实现的三步：

1. _precompute_probabilities：生成结点之间的转移概率。
2. _generate_walks：根据转移概率进行随机游走。
3. fit：借助gensim.models.Word2Vec对游走之后的结点序列进行拟合，生成结点的embedding。

代码实践

在使用之前，需要在模块安装的路径对文件进行更改，否则此模块名和内部的py文件名重复（都是node2vec），使用时会报错。

接下来就可以使用了：

import networkx as nx
from node2vec_.node2vec import Node2Vec  # 注意我的node2vec文件名改成了node2vec_

使用方法与word2vec类似，不过输入一定是一个networkx.graph的类，这个类根据自己实际的情况生成：

node2vec = Node2Vec(graph, dimensions=64, walk_length=30, num_walks=200, workers=4)  # Use temp_folder for big graphs

# Embed nodes
mod