深度探索：机器学习中的Node2Vec算法（基于随机游走的网络节点嵌入算法）原理及其应用

生瓜蛋子

于 2024-04-15 17:20:00 发布

阅读量3.7k

点赞数 28

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：机器学习文章标签：机器学习算法网络

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_51320133/article/details/137788127

1. 引言与背景

在复杂网络数据分析领域，有效地捕获节点间深层次的结构信息对于许多任务至关重要，如社区检测、节点分类、链路预测等。近年来，随着深度学习技术的发展，节点嵌入（Node Embedding）作为一种将网络节点转化为低维稠密向量的技术，已成为揭示网络结构特征与内在规律的有效手段。本文聚焦于Node2Vec算法——一种基于深度学习的网络节点表示学习方法，它巧妙地结合了深度学习模型和随机游走策略，旨在生成能够保留网络拓扑结构与节点相似性的高效节点嵌入。

2. Node2Vec定理

Node2Vec的核心思想源于其提出的灵活的二阶随机游走模型，该模型通过调节游走策略的偏置参数，能够在网络中模拟不同类型的游走行为，从而捕捉到节点间的多种局部和全局关系。Node2Vec定理（Grover & Leskovec, 2016）指出，通过设计适当的游走策略，Node2Vec能够捕获网络中的同质性（Homophily）、结构性相似性（Structural Equivalence）以及社区结构。具体来说，Node2Vec随机游走模型具有以下性质：

同质性：当游走偏好于在相似节点间跳转时，Node2Vec能捕获节点属性的相似性。
结构性相似性：通过在具有相似网络结构（如共享邻居或路径模式）的节点间游走，Node2Vec能识别节点的结构角色。
社区结构：通过在社区内部进行深度探索和跨社区进行广度探索的混合游走，Node2Vec能反映网络的社区划分。

3. 算法原理

Node2Vec算法主要包含以下几个步骤：

Step 1: 随机游走
采用二阶随机游走模型，在网络中生成大量从源节点出发的游走序列。游走策略由两个参数控制：返回参数p和ingoing参数q。p值较大时，游走更倾向于回溯（返回到最近访问过的节点），有利于捕获节点的局部社区结构；q值较大时，游走更倾向于探索新邻居，有利于捕捉全局网络结构。

Step 2: 转换为词袋模型
将游走序列视为“句子”，每个节点视为“单词”。构建一个节点词汇表，将游走序列转换为节点ID序列，形成类似于自然语言处理中的词袋模型。

Step 3: 学习节点嵌入
利用Word2Vec模型（如Skip-gram模型）对上述节点序列进行训练，学习节点的低维向量表示。模型参数包括嵌入维度、窗口大小、迭代次数等，通过最大化节点上下文的共现概率来优化节点嵌入。