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。
   父主题: 算法参考