GraphEmbedding

文档摘要

Graph Embedding 在许多推荐场景下，可以用网络结构数据来刻画对象（用户、商品等）之间的关系。例如：可以将用户和商品作为网络中的结点，用户和商品之间的边代表购买关系。 Graph Embedding 是一种将网络中对象之间的关系转换为每个对象的（向量）特征的一种技术。其主要想法是输入网络后，为每个对象生成一个（向量）特征，满足在网络中越相似的对象，其向量特征之间距离越接近。下面主要介绍DeepWalk和Node2Vec两种Graph Embedding 算法。这两种算法利用网络生成对象序列后，采用word2vec算法生成对象的Graph Embedding。 Deep Walk DeepWalk 主要由RandomWalk 和 Word2Vec 两部分组成。