# 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
表1Node2vec算法参数说明 
| 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       | Integer | 1\~200，包括1和200    | 50  |
| walkLength | 否    | 随机步长       | Integer | 建议取1\~100，包括1和100 | 40  |
| walkNumber | 否    | 每个节点的随机步长数 | Integer | 建议取1\~100，包括1和100 | 10  |
| iterations | 否    | 迭代次数       | Integer | 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。