DeepWalk及node2vec簡單理解學習
DeepWalk DeepWalk基本思想 DeepWalk是最早提出的基於 Word2vec 的節點向量化模型。其主要思路，就是利用構造節點在網絡上的隨機遊走路徑，來模仿文本生成的過程，提供一個節點序列，然後用Skip-gram和Hierarchical Softmax模型對隨機遊走序列中每個局部窗口內的節點對進行概率建模，最大化隨機遊走序列的似然概率，並使用最終隨機梯度下降學習參數。 其目標函
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