什么是节点嵌入向量

于 2024-12-02 22:42:01 发布
阅读量206 收藏
点赞数 2
文章标签： 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51087794/article/details/144200712
版权

节点嵌入向量是图神经网络中对节点信息进行表示的一种方式。它是将节点的各种属性、特征以及其在图结构中的位置关系等信息，通过某种数学变换映射到一个低维向量空间中的向量。

在图神经网络中，节点通常具有多种属性，如在社交网络中用户节点可能有年龄、性别、兴趣爱好等属性，这些属性信息需要被整合并转化为一种适合计算和处理的形式。节点嵌入向量就承担了这个角色，它能够将这些复杂的节点信息编码为一个向量，使得图神经网络能够在这个向量空间中进行信息传递、聚合等操作。例如，在图神经网络的推理过程中，节点嵌入向量会沿着边在图中传播，通过与相邻节点的嵌入向量进行聚合等计算，不断更新自身，从而逐步捕捉节点在图结构中的局部和全局信息，最终实现对图结构和节点特征的有效建模和分析

图神经网络学习笔记-浅层节点嵌入（专题九）
探索人工智能革命，深入算法原理与创新应用，未来科技无限可能。
03-11 50
Node2Vec 是一种用于学习浅层节点嵌入的方法，它允许基于广度优先或深度优先采样器灵活控制随机游走过程。具体来说，其参数( p ) 决定了在游走中立即重新访问某个节点的可能性，而参数 ( q ) 则在广度优先和深度优先策略之间进行插值。
图节点嵌入概述（Node Embeddings）
08-23
这部分是关于学习节点嵌入的方法。这些方法的目标是将节点编码为低维向量，这些低维向量总结了它们的图位置和它们的局部图邻域的结构。
图嵌入中节点如何映射到向量
deephub
02-27 5065
所有的机器学习算法都需要输入数值型的向量数据，图嵌入通过学习从图的结构化数据到矢量表示的映射来获得节点的嵌入向量。它的最基本优化方法是将具有相似上下文的映射节点靠近嵌入空间。我们可以使用两种正交方法（同质性和结构等效性）之一或它们的组合来定义图中节点的上下文。 图数据库和机器学习 图数据库可以支持来自各种来源的相互关联数据的大数据应用。它们允许使用一种简洁的查询语言来分析数据中的复杂关系模式，例如PageRank、中心性检测、链接预测、模式识别等算法可以用简单直观的方式来表述。 大多数成熟的传统机器学习算法
图节点嵌入相关算法学习笔记
submarineas的博客
02-26 782
本篇笔记为coggle 2月打卡任务，正好也在学习cs224w，干脆就一起做了，以下是任务列表：
【打卡】图分析与节点嵌入
weixin_43843494的博客
02-27 665
python networks绘制知识图谱
大模型嵌入向量Embeddings
谷哥的小弟
08-26 1220
Embeddings在机器学习领域中扮演着至关重要的角色。它是一种将离散数据元素，如文本中的单词或图像中的像素点，映射到连续的向量空间的技术。这种映射不仅使数据可进行数学运算，还极大地丰富了数据的表达能力。在自然语言处理（NLP）中，词嵌入通过将词语转换为向量，使得语义上相似的词在向量空间中彼此接近，从而捕捉词语之间的语义关系。例如，通过Word2Vec模型，我们能够发现“king”和“queen”在向量空间中的相对位置接近，从而反映出它们之间的语义联系。
图机器学习——2.2 节点嵌入：基于矩阵分解 及 节点嵌入的局限性
Kanny
11-22 3359
1. 节点嵌入——基于矩阵分解的方法 我们得到的所有节点嵌入全部排列到一起，就构成了我们的嵌入矩阵Z\mathbf{Z}Z： 每一列zi\mathbf{z_i}zi​代表一个节点的嵌入，其为列向量。当vvv与uuu为邻居节点时，我们优化目标是最大化zvTzu\mathbf{z}_{v}^{\mathrm{T}} \mathbf{z}_{u}zvT​zu​（也就是使余弦相似度尽可能大）。由于我们已经对嵌入进行归一化，因此zvTzu\mathbf{z}_{v}^{\mathrm{T}} \mathbf{z}_
一文讲透什么是向量数据库？
weixin_53880910的博客
08-17 1349
嵌入模型[1]会将各种数据 (例如文本、图像、图表和视频) 转换为数值向量，以便捕捉其在多维向量空间中的含义和细微差别。嵌入技术的选择取决于应用需求，同时要兼顾语义深度、计算效率、要编码的数据的类型、维度等因素。man、king、woman 和 queen 这几个词映射到的向量空间 (来源：baeldung[2])通过将向量映射到多维空间，可以对向量的语义相似性进行细致的分析，从而显著提高搜索和数据分类的准确性。
如何在Java中实现图数据中的节点嵌入算法
最新发布
微赚淘客系统开发者博客
09-18 826
在处理图数据时，节点嵌入算法是一种非常重要的技术，用于将图中的节点映射到低维连续向量空间。通过节点嵌入，图的结构信息可以保存在向量表示中，便于在下游任务（如节点分类、连接预测、社区发现等）中使用。本文介绍了如何在Java中实现图数据的节点嵌入算法，并且展示了如何通过Node2Vec算法生成节点的嵌入向量。通过调整随机游走的策略和Skip-gram模型的训练，开发者可以有效地捕捉图结构中的局部和全局信息，从而将节点嵌入用于各种图任务中。节点嵌入通过将每个节点表示为低维向量，使得相似的节点在向量空间中更接近。
GNN中的节点嵌入和图嵌入是什么，它们有何作用？
njhhuuuby的博客
06-26 1973
节点嵌入能够将节点的原始特征转化为更具表达能力的连续向量，使得节点在向量空间中的距离和相似度能够更好地反映节点之间的关系。通过学习节点嵌入，GNN能够在节点级别上捕捉节点的结构和特征，从而进行更精确的节点级别的预测和分析。在每轮迭代中，GNN模型通过传递和聚合节点和边的信息，逐步更新节点和图的表示，从而得到节点嵌入和图嵌入。它们通过将原始的节点和图信息转化为连续的向量表示，提供了更具表达能力和可计算性的特征，从而帮助GNN模型进行更精确和全局的图数据学习和预测。它们在图数据学习和预测中起着重要的作用。
图嵌入表示学习—Graph Embeddings
qq_44733706的博客
05-07 1456
图嵌入表示学习、图学习、图
第三章、节点嵌入 Node Embedding
weixin_38616616的博客
09-15 1万+
图表示学习（Graph Representation Learning） 图表示学习减轻了每次进行特征工程的需要。传统机器学习对于输入的图信号会进行一系列的特征提取工作，如第二章所示。而图表示学习则是淡化了特征提取工作。 图表示学习的目标：对图机器学习希望得到一个高效，且任务独立的特征学习方法。 Embedding 作用：将节点映射到一个embedding空间中。 下面是embedding的性质和作用： 网络中相似的节点，在Embedding空间中也...
图神经网络
oldsummer
05-03 1593
目录 一 预备知识 1.1 什么是图深度学习 1.2 图具有的性质 1.3 时域（ spectral domain ）和空域（spatial domain） 1.4 图深度学习的任务 二 Embedding 2.1 什么是嵌入 2.2 Skip-gram词嵌入 三 图嵌入方法 四 图神经网络 一 预备知识 1.1 什么是图深度学习 深度学习的目的是从输入数据中学习出有效的特征表示，然后利用学习到的特征表示进行相应的任务。举例来说，对于图片识别任务，我们可以利用卷积神经网络从
图嵌入（Graph embedding）
小红花yu
03-18 1万+
目录Graph embedding的意义图嵌入可以解决的问题为什么我们要使用图形嵌入?什么是图嵌入？图嵌入的挑战Word2vec图嵌入方法总结参考资料后记 Graph embedding的意义 Graph广泛存在于真实世界的多种场景中，即节点和边的集合。比如社交网络中人与人之间的联系，生物中蛋白质相互作用以及通信网络中的IP地址之间的通信等等。除此之外，我们最常见的一张图片、一个句子也可以抽象...
Network Representation 网络节点嵌入
我和我追逐的梦~~~
08-10 1万+
Network Representation 最近看了几篇网络节点embedding的论文，思想很新颖，很有趣，这里分享给大家。 Network Representation可以翻译为网络(节点)表征、网络(节点)向量、网络(节点)嵌入等… Aim to learn distributed vector representation for each vertex in a network.
cips2016+学习笔记︱简述常见的语言表示模型（词嵌入、句表示、篇章表示）
素质云笔记
02-05 1万+
在cips2016出来之前，笔者也总结过种类繁多，类似词向量的内容，自然语言处理︱简述四大类文本分析中的“词向量”（文本词特征提取）事实证明，笔者当时所写的基本跟CIPS2016一章中总结的类似，当然由于入门较晚没有CIPS2016里面说法权威，于是把CIPS2016中的内容，做一个摘录。 CIPS2016 中文信息处理报告《第五章 语言表示与深度学习研究进展、现状及趋势》第三节 技术方法和研
CS224W-03：节点嵌入
泊柴的博客
05-27 1536
CS224W-03：节点嵌入 节点嵌入（Node embedding）的目的是为了将图中每一个节点映射到一个低维的向量表示，在嵌入空间最好能够满足下面的性质： 如果两个节点在图中具有很高的相似性，那么二则的嵌入也应该具有相应的相似性 嵌入应该能够提取图的信息 嵌入向量可以用于下游学习和预测任务 本节内容包括： 提取器和重构器框架 (Encoder-decoder framework) 提取器：浅层次的嵌入查找表 重构器：基于嵌入向量预测节点相似性 节点相似性的度量方法：无偏和有偏的随机游走 (D
图神经网络（Graph Neural Networks）概述
热门推荐
看我，看我，还看我，再看我就把你吃掉！
06-04 7万+
论文：A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks 一篇关于图神经网络的综述文章，着重介绍了图卷积神经网络（GCN），回顾了近些年的几个主要的图神经网络的的体系：图注意力网络、图自编码机、图生成网络、图时空网络。 1、介绍 传统的机器学习所用到的数据是欧氏空间（Euclidean Domain）的数据，欧氏空间下的数据最显著的特征就是有着规则...
GNN节点嵌入是什么 详细说说
06-12
在图数据中，每个节点通常由一个向量表示。节点嵌入（Node Embedding）是将每个节点映射到一个低维向量空间中的过程，这个向量通常被称为节点嵌入向量。节点嵌入的目的是为了将图数据中的节点转化为向量，以便于进行机器学习任务，如节点分类、链接预测等。 GNN（Graph Neural Network）是处理图数据的一种神经网络模型，它可以对图中的节点和边进行表示学习。在GNN中，节点嵌入是一个重要的任务。GNN通过对节点嵌入进行学习，可以实现对图结构的理解和节点分类等任务。 节点嵌入是通过一系列的转换函数从原始节点特征向量中生成的。在GNN中，节点嵌入的生成过程通常涉及到对邻居节点的信息聚合。在每一层中，GNN会根据每个节点的邻居节点信息来更新节点的嵌入向量，以此将邻居节点的信息融入到当前节点的嵌入向量中。 GNN中的节点嵌入通常包含多个维度，每个维度对应一种特征。这些特征可以是节点的基本特征，如节点的ID、度数等，也可以是节点的高级特征，如节点的社交属性、语义特征等。节点嵌入的生成过程通常采用迭代的方式，每次迭代都会更新节点嵌入向量，直到收敛。 总之，节点嵌入是将图中的节点映射到低维向量空间中的过程，它是GNN中的一个重要任务。节点嵌入的生成通常涉及到邻居节点信息聚合，其目的是将邻居节点的信息融入到当前节点的嵌入向量中，以便于进行机器学习任务。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

认真学习冠军

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值