更新时间:2022-02-22 GMT+08:00
Node2vec算法
概述
Node2vec算法通过调用word2vec算法,把网络中的节点映射到欧式空间,用向量表示节点的特征。
Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步,带有BFS和DFS的混合,回退概率正比于1/P,前进概率正比于1/Q。每个节点出发生成多个随机步,反映出网络的结构信息。
适用场景
Node2vec算法适用于节点功能相似性比较、节点结构相似性比较、社团聚类等场景。
参数说明
参数 |
是否必选 |
说明 |
类型 |
取值范围 |
默认值 |
---|---|---|---|---|---|
P |
否 |
回退参数 |
Double |
- |
1 |
Q |
否 |
前进参数 |
Double |
- |
1 |
dim |
否 |
映射维度 |
Int |
1~200,包括1和200 |
50 |
walkLength |
否 |
随机步长 |
Int |
建议取1~100,包括1和100 |
40 |
walkNumber |
否 |
每个节点的随机步长数 |
Int |
建议取1~100,包括1和100 |
10 |
iterations |
否 |
迭代次数 |
Int |
1~100,包括1和100 |
10 |
注意事项
无。
示例
输入参数 P=1,Q=0.3,dim=3,walkLength=20,walkNumber=10,iterations=40,得到每个节点的三维向量表示。
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