DeepWalk Background 使用机器学习的算法解决问题需要有大量的信息,但是现实世界中的网络中的信息往往比较少,这就导致传统机器学习算法不能在网络中广泛使用. (Ps: 传统机器学习分类问题是学习一种假设,将样本的属性映射到样本的类标签,但是现实网络中的结点属性信息往往比较少,所以传统机器学习方法不适用与网络.) Introduce deepWalk是网络表征学习的比较基本的算法,用于学习网络中顶点的向量表示(即学习图的结构特征即属性,并且属性个数为向量的维数),使得能够应用传统机器…

网络表示学习相关资料 网络表示学习(network representation learning,NRL),也被称为图嵌入方法(graph embedding method,GEM)是这两年兴起的工作,目前很热,许多直接研究网络表示学习的工作和同时优化网络表示+下游任务的工作正在进行中. 清华大学计算机系的一个学习组 新浪微博@涂存超 整理的论文列表:https://github.com/thunlp/NRLpapers,并一直持续更新着,里面详细的列举了最近几年有关网络表示学习(networ…

LINE Abstract LINE 是一种将大规模网络结点表征成低维向量的算法,可很方便用于网络可视化,结点分类,链路预测,推荐. source code Advantage LINE相比于其他算法来说有如下几点优势: 适用于大规模网络. 有明确的目标函数(这一点DEEPWALK是没有的,DW没有提出一个明确的目标函数来告知什么网络属性被保留下来,直观上讲,DW更偏向于结点间有更高的二阶相似度的有相似的表征)该目标函数既反映了局部结构又反映了全局结构.LINE同时考虑了一阶相似度和二阶相似度…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795 https://arxiv.org/pdf/1411.2738.pdf https://zhuanlan.zhihu.com/p/53194407 https://zhuanlan.zhihu.com/p/58805184   embedding入门到精通的paper,包括graph embedding Word2Vec算法原理: skip-gram: 用一个词语作为输入,来预测它周围的上下文 cbow: 拿一个词语的上…

目录 数据的图示 不同类型的基于图的特征 节点属性 局部结构特征 节点嵌入 DeepWalk简介 在Python中实施DeepWalk以查找相似的Wikipedia页面 数据的图示 当你想到"网络"时,会想到什么?通常是诸如社交网络,互联网,已连接的IoT设备,铁路网络或电信网络之类的事物.在图论中,这些网络称为图. 网络是互连节点的集合.节点表示实体,它们之间的连接是某种关系. 例如,我们可以用图的形式表示一组社交媒体帐户: 节点是用户的数字档案,连接表示他们之间的关系,例如谁跟随谁…

模块1 1. 研究背景 随着互联网的发展,社交网络逐渐复杂化.多元化.在一个社交网络中,充斥着不同类型的用户,用户间产生各式各样的互动联系,形成大小不一的社群.为了对社交网络进行研究分析,需要将网络中的节点(用户)进行分类. 2. 问题描述 给定一个社交网络,以图$G_L=(V,E,X,Y)$的形式表示,其中$X \in \mathbb{R}^{|V| \times S}$ ($S$是每个属性节点的特征空间大小),$Y \in \mathbb{R}^{|V| \times |Y|}$ ($Y$是…

模块4 1 研究背景 随着互联网的发展,社交网络逐渐复杂化.多元化.在一个社交网络中,充斥着不同类型的用户,用户间产生各式各样的互动联系,形成大小不一的社群.为了对社交网络进行研究分析,需要将网络中的节点(用户)进行分类. 2 解决的问题 利用节点在图中的局部结构信息,对社交网络中的结点进行分类.由于这部分信息常常是隐藏的,不体现在初始输入$X$当中,故需要一些算法对结点的局部结构进行挖掘.DeepWalk最重要解决的是网络中节点的集体分类(Collective Classification)或…

[阿里DIN]从论文源码学习 之 embedding_lookup 目录 [阿里DIN]从论文源码学习 之 embedding_lookup 0x00 摘要 0x01 DIN代码 1.1 Embedding概念 1.2 在DIN中的使用 1.3 问题 0x02 相关概念 2.1 one-hot编码 2.2 转换 2.3 Embedding层 2.3.1 意义 2.3.2 常规作用 2.3.3 如何生成 2.4 Embedding与深度学习推荐系统的结合 2.4.1 重要性 2.4.2 预训练方法…

一.基本信息 论文题目:<DeepWalk: Online Learning of Social Representations>发表时间:  KDD 2014论文作者:  Bryan Perozzi.Rami Al-Rfou.Steven Skiena论文地址:  https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2623732 二.前言 普通的邻接矩阵在存储的关系很多时,纬度将变得很高,而进行矩阵分解是一个相当费时复杂的过程,因此通过矩阵分解的方法进行网络的表示学习,目…

4.(2021.6.24)Briefings-生物信息学中的图表示学习:趋势.方法和应用 论文标题: Graph representation learning in bioinformatics: trends, methods and applications 论文期刊: Briefings in Bioinformatics 2021 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Haicheng-Yi/publication/354327323_G…

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可 图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(PGL)[前置学习系列二] 上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述,下面进图GML networkx :NetworkX 是一个 Python 包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功…

本项目参考: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5012408?contributionType=1 *一.正题篇:DeepWalk.word2vec.node2vec 其它相关项目: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 图机器学习(GML)&am…

Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考:Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1 相关项目参考: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec…

2015年9月,一个叫Livecoding.tv的网站在互联网上引起了编程界的注意.缘于Pingwest品玩的一位编辑在上网时无意中发现了这个网站,并写了一篇文章<一个比直播睡觉更奇怪的网站:直播程序员写代码> 来介绍它. Livecoding.tv是在2015年2月在美国正式上线的.公司的总部位于旧金山,创办人也是一位程序员. 网上直播已经不是新鲜事了,但正儿八经地直播程序员写代码确实少见.难怪品玩的编辑在他的文章中这样写道:"这么逗的一个东西,你跟我说它是一个教育平台?呃,然而好…

Angular2学习笔记(1) 1. 写在前面 之前基于Electron写过一个Markdown编辑器.就其功能而言,主要功能已经实现,一些小的不影响使用的功能由于时间关系还没有完成:但就代码而言,之前主要使用的是jQuery,由于本人非专业前段,代码写的自己都感觉是"一塌糊涂",十分混乱.现在看到Angular2十分火爆,跑了跑它的The Tour of Heroes的例子,感觉非常不错,代码组织的井井有条,于是乎决定学习一下Angular2,然后用它将之前的NiceMark重写一下…

作为.Net工地搬砖长工一名,一直致力于挖坑(Bug)填坑(Debug),但技术却不见长进.也曾热情于新技术的学习,憧憬过成为技术大拿.从前端到后端,从bootstrap到javascript,从python到Node.js,了解过设计模式,也跟风了微信公众号开发.然而却浅尝辄止,未曾深入.买了一本本的技术书籍,没完整的翻完一本.屯了一部部的pdf,却只是在手机里占着内存.想过改变,却从未曾着手改变. 以上算是我程序猿生涯的真实写照. 现在我要尝试改变,从基础的helloworld开始,记下学习…

消息队列--RabbitMQ学习笔记 1. 写在前面 昨天简单学习了一个消息队列项目--RabbitMQ,今天趁热打铁,将学到的东西记录下来. 学习的资料主要是官网给出的6个基本的消息发送/接收模型,或者称为6种不同的使用场景,本文便是对这6种模型加以叙述. 2. Tutorials 在学习6种模型之前,我们首先需要安装RabbitMQ.RabbitMQ支持多种系统平台,各平台的安装方法可以点此查看.安装好之后,我们使用如下命令启用Web端的管理插件:rabbitmq-plugins enabl…

之前听说过webpack,今天想正式的接触一下,先跟着webpack的官方用户指南走: 在这里有: 如何安装webpack 如何使用webpack 如何使用loader 如何使用webpack的开发者服务器 一.安装webpack 你需要之前安装node.js $ npm install webpack -g 安装成功后,便可以使用webpack命令行了. ok,开始工作! 二.新建一个空目录,名字为myApp,文件如下 entry.js document.write("It works.&qu…

这周学习了如何在unity中制作地形,就是在一个Terrain的对象上盖几座小山,在山底种几棵树,那就讲一下如何完成上述内容. 1.在新键得项目的游戏的Hierarchy目录中新键一个Terrain对象(如图黑色部分代表Terrain[地形]) 2.对地形Terrain增加纹理 .1 在Hierarchy选中Terrain对象可以看到在Inspector有关于Terrain的属性介绍 点击后,选择Edit Textures 在点击Add Textures 就可以为地形增加纹理了 .2点击完Add…

书籍出处:https://www.packtpub.com/web-development/django-example 原作者:Antonio Melé (译者注:祝大家新年快乐,这次带来<Django By Example>第四章的翻译,这章非常的实用,就这样) 第四章 创建一个社交网站 在上一章中,你学习了如何创建站点地图(sitemaps)和feeds,你还为你的blog应用创建了一个搜索引擎.在本章中,你将开发一个社交应用.你会为用户创建一些功能,例如:登录,登出,编辑,以及重置他们…

2017年1月3日 星期二 大一学习一门新的计算机语言真的很难,有时候连函数拼写出错查错都能查半天,没办法,谁让我英语太渣. 关于计算机语言的学习我想还是从C语言学习开始为好,Python有很多语言的优势,又抛弃了基层语言的繁杂. 第一天:函数的使用 和c语言一样,python有自己集成好的函数库,而我们就是使用..像字符串函数(可以使用help(str)进行查看): 会出来一大堆的形容,作为一个新手,我也根本不懂这到底是什么鬼,但是往下走,可以发现很多的函数. 许多的函数也是用英语在进行介绍,…

前言:刚学习了一段机器学习,最近需要重构一个java项目,又赶过来看java.大多是线程代码,没办法,那时候总觉得多线程是个很难的部分很少用到,所以一直没下决定去啃,那些年留下的坑,总是得自己跳进去填一次. 思路:大概看了线程相关的一些知识,对线程的运行机制,同步机制,以及整个系统都做一个全面的了解.在深入每一个部分去看一下线程及其相关包的源码做深入了解. 目标:线程,并发包(线程池,并发的数据结构,锁,原子类). 通过一些资料的查看最终把目标定位在线程和并发包上,线程是核心,并发包是辅助工具,…

一.一个简单的node程序 1.新建一个txt文件 2.修改后缀 修改之后会弹出这个,点击"是" 3.运行test.js 源文件 使用node.js运行之后的. 如果该路径下没有该文件,会报错 4.运行test2.js 二.模块简单使用 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 模块化的开发的好处:提高代码的可维护性,避免修…

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结,下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 1. scikit-learn PCA类介绍 在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中.最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA,我们下面主要也会讲解基于这个类的使用的方法. 除了PCA类以外,最常用的PCA相关类还有KernelPCA类,在原理篇我们也讲到…

花了几天时间来学习Spring,突然明白一个问题,就是看书不能让人理解Spring,一方面要结合使用场景,另一方面要阅读源代码,这种方式理解起来事半功倍.那看书有什么用呢?主要还是扩展视野,毕竟书是别人总结出来的东西,看一遍可以发现自己的理解偏差,而且还可以看到一些平时不太关注的内容,当然看也可以是一种学习技术的方式. 最开始只是想了解一下AOP,没想到就陷的这么深,为了搞清楚spring是如何完成切面功能这两天还是把Ioc部分的内容也给读了读.还是看懂了大概,只不过这复杂的内部结构确实不易理解…

上一篇<学习AOP之认识一下SpringAOP>中大体的了解了代理.动态代理及SpringAop的知识.因为写的篇幅长了点所以还是再写一篇吧.接下来开始深入一点Spring aop的一些实现机制. 上篇中最后有那段代码使用了一个ProxyFactory类来完成代理的工作,从而实现了Aop的Around Advice,代码如下: package aop.demo; import org.springframework.aop.framework.ProxyFactory; public clas…

心碎之事 要说知道AOP这个词倒是很久很久以前了,但是直到今天我也不敢说非常的理解它,其中的各种概念即抽象又太拗口. 在几次面试中都被问及AOP,但是真的没有答上来,或者都在面上,这给面试官的感觉就是java基础不行.可见这还是挺重要的一个概念. 在看工作中也遇到了相关的问题,在RPC的一种实现机制里应用了AOP,结果各种类一直绕来绕去看着头都大了,这也就是没有对动态代理和aop有了解导致的. 所以要好好的去掌握它,否则吃亏的还是自己. 先从概念开始 面向侧面的程序设计(aspect-orien…

我的MYSQL学习心得(一) 简单语法 我的MYSQL学习心得(二) 数据类型宽度 我的MYSQL学习心得(三) 查看字段长度 我的MYSQL学习心得(四) 数据类型 我的MYSQL学习心得(五) 运算符 我的MYSQL学习心得(六) 函数 我的MYSQL学习心得(七) 查询 我的MYSQL学习心得(八) 插入 更新 删除 我的MYSQL学习心得(九) 索引 我的MYSQL学习心得(十) 自定义存储过程和函数 我的MYSQL学习心得(十一) 视图 我的MYSQL学习心得(十二) 触发器 我的MY…

最近工作轻松了点,想起了以前总是看到的一个单词promise,于是耐心下来学习了一下.   一:Promise是什么?为什么会有这个东西? 首先说明,Promise是为了解决javascript异步编程时候代码书写的方式产生的. 随着javascript的发展,异步的场景越来越多.前端有AJAX,setTimeout等,后端Node异步更多.按照传统的做法,那么就是各种回调嵌回调.代码可以把人绕晕. 这个时候,CommonJS社区提出了一个叫做Promise/A+的规范,这个规范定义了如何书写异…

一 .前言 一直在做PC端的前端开发,从互联网到行业软件.最近发现移动端已经成为前端必备技能了,真是不能停止学习.HTML5新增的一些东西,canvas是用的比较多也比较复杂的一个,简单的入门了一下,通过一个刮奖效果来学习. 二.canvas基础 本文的目标是做一个刮奖效果,但是如果都不知道canvas是怎么回事,那么肯定也无法进行下去,所以先讲讲canvas基础吧. 首先,该怎么理解canvas,思来想去,最好的理解办法应该就是把canvas理解为一个空白的画纸,一张你可以在上面画画的纸. 然…