圖神經網絡（3）—— DeepWalk and GraphSage

deep walk DeepWalk方法是第一個提出用node embedding的無監督算法。其訓練過程與詞向量方法有很大程度的相似度。原理是將圖中節點的分佈與文本中的單詞分佈一樣，將具有相似特徵數據映射到相近的座標空間中。 這個算法包含兩個步驟： 在圖上進行隨機遊走，最後產生節點的序列。 在節點度爲1的情況下，以輸入節點爲中心節點，生成周邊節點。 每一次隨機遊走，我們都會根據之前的一個節點對下

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