发表评论取消回复
相关阅读
相关 Python基于随机游走模型的PageRank算法及应用
[资源下载地址][Link 1]:https://download.csdn.net/download/sheziqiong/86812933 [资源下载地址][Link
相关 GNN-静态表征-随机游走-2017:Metapath2vec【 步骤:①基于预定义“元路径”的有偏随机游走生成每个节点的训练序列,得到训练数据集;②套用Word2vec算法得到节点表示】【异质图】
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5
相关 GNN-静态表征-相似度(一阶&二阶)-2015:LINE【2个模型:一阶相似度 + 二阶相似度->模型结果的直接拼接】【不基于“随机游走”和“Word2vec”】【别名采样法】【浅层模型、同质图】
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5
相关 GNN-静态表征-随机游走-2016:Node2vec【 步骤:①有偏随机游走策略生成每个节点的训练序列(DFS&BFS),得到训练数据集;②套用Word2vec算法得到节点表示】【浅层模型、同质图】
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5
相关 GNN-节点向量(Node Embedding)的表征学习-发展:随机游走/一阶&二阶相似度(静态表征)【直接学习出各个节点的向量表示】 -->图卷积(动态表征)【学习节点间聚合函数的参数】
静态表征 基于“随机游走”、“Word2vec”的:DeepWalk、Node2vec、Metapath2vec; 基于“一阶相似度”、“二阶相似度”的:LINE
相关 中文预训练词向量(静态):Word2vec、GloVe、FastText
English Pre-trained word embeddings Google’s word2vec embedding: 外网地址: \[Word2Vec\]
相关 应用 - gensim如何得到word2vec词向量
从三个方面去说明 1. word2vec词向量中文语料处理(python gensim word2vec总结) 2. python训练work2vec词向量系列函数(
相关 6.2.4 随机游走(Random Walk)
随机游走这一名称由Karl Pearson在1905年提出\[Pearson, K. (1905). The problem of the Random Walk.
相关 DL4J模型训练Word2Vec
目前深度学习已经越来越受到重视,深度学习的框架也是层出不穷,例如谷歌的TensorFlow,它是基于Python进行开发的,对于许多对Python不够了解的程序员
相关 loj2542「PKUWC2018」随机游走
题目描述 给定一棵 nn 个结点的树,你从点 xx 出发,每次等概率随机选择一条与所在点相邻的边走过去。 有 QQ 次询问,每次询问给定一个集合 SS,求如果从 xx ...
还没有评论,来说两句吧...