《深度學習網路嵌入框架Deepwalk》

一、Deepwalk簡介

Deepwalk是一種基於隨機遊走的圖嵌入演算法，可以學習到圖中節點的低維度表示，廣泛應用於社交網路、知識圖譜等領域。

在Deepwalk中，隨機遊走被用來模擬節點之間的交互，相似的節點將被轉化為在低維空間中的相似向量，這為後續的機器學習任務提供了基礎。

import networkx as nx
from gensim.models import Word2Vec
from deepwalk import DeepWalk

# 構建圖
G = nx.Graph()
G.add_edge('a', 'b')
G.add_edge('a', 'c')
G.add_edge('b', 'd')
G.add_edge('c', 'd')
G.add_edge('c', 'e')
G.add_edge('d', 'e')

# DeepWalk演算法
model = DeepWalk(G, walk_length=10, num_walks=80, workers=4)
model.train(window_size=5, iter=3)

# Word2Vec
wv = model.wv

二、Deepwalk演算法原理

1，圖嵌入

圖嵌入是指將節點映射到低維空間中，以便後續的機器學習任務可以在新的表示空間中進行。深度學習網路嵌入法能夠克服傳統特徵提取方法的局限性，同時具備更低的時間和空間複雜度。

2，隨機遊走

隨機遊走是指在圖中隨機選擇一個節點作為初始節點，沿著圖中的邊走若干步，從而遍歷整個圖。隨機遊走的目的是能夠捕捉到節點之間的相對位置關係。

3，Skip-gram模型

Skip-gram模型是一種經典的單詞表示演算法，可以用來將節點表示為向量。Skip-gram模型將固定長度的窗口移動到文本串上，將窗口中心的單詞視為輸入，預測窗口內的其他單詞。

三、Deepwalk實現步驟

1，構建圖

Deepwalk演算法的輸入是一個無向圖G，由節點和邊組成。在Python中，可以通過NetworkX庫來實現構建。

G = nx.Graph()
G.add_edge('a', 'b')
G.add_edge('a', 'c')
G.add_edge('b', 'd')
G.add_edge('c', 'd')
G.add_edge('c', 'e')
G.add_edge('d', 'e')

2，隨機遊走

Deepwalk演算法的核心是隨機遊走模塊，用於模擬節點之間的交互。隨機遊走的數量和長度是需要根據實際情況進行設置的。

model = DeepWalk(G, walk_length=10, num_walks=80, workers=4)
model.train(window_size=5, iter=3)

3，嵌入表示學習

Deepwalk演算法模型基於Skip-gram模型，通過訓練神經網路來獲得每個節點的向量表示。

wv = model.wv

四、Deepwalk應用場景

1，社交網路

Deepwalk可以用於社交網路中用戶的推薦、社群發現等任務。將社交網路中的節點映射為向量後，可以用基於向量的相似度計算方法，發現相似度較高的用戶並為其推薦好友。

2，知識圖譜

Deepwalk可以用於知識圖譜中實體的分類、關係預測等任務。將知識圖譜中的節點映射為向量後，可以用基於向量的分類演算法，對實體進行分類、關係進行預測。

3，生物信息學

Deepwalk可以用於生物序列、氨基酸等分子的分類、預測等任務。將生物分子映射為向量後，可以用機器學習演算法進行分子分類、預測蛋白質的功能等。

五、總結

Deepwalk演算法採用隨機遊走模擬節點之間的交互，通過嵌入表示學習將節點表示為向量，適用於各種領域的圖數據分析。後續可以用基於向量的演算法進行社區發現、分類、預測等機器學習任務。