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Node2Vec 是一种基于图的学习算法#xff0c;用于生成图中节点的低维度、高质量的向量表示。这种算法基于 word2vec 模型#xff0c;将自然语言处理中的词嵌入技术应用于图结构的节点#xff0c;以捕捉节点之间的复杂关系。Node2Vec 特别强…基于Spark实现大数据量的Node2Vec
Node2Vec 是一种基于图的学习算法用于生成图中节点的低维度、高质量的向量表示。这种算法基于 word2vec 模型将自然语言处理中的词嵌入技术应用于图结构的节点以捕捉节点之间的复杂关系。Node2Vec 特别强调同时保留图中的局部微观和全局宏观结构信息。Node2Vec生成的节点嵌入可以有效的表示节点的网络邻域结构其中相似或功能相关的节点在向量空间中彼此靠近并且也可以当做特征输入到下游的机器学习任务。 之前有写过一篇Python实现Node2Vec的文章里面详细写了算法原理以及实现代码单纯的Python不太适合大数据量的计算当然有钱上GPU的除外图片对于一般的而言有分布式集群多CPU去换取计算速度的提升还是很划算的用SparkGraphX实现Node2Vec也是这种思路。 文章目录 基于Spark实现大数据量的Node2Vec一、Node2Vec算法实现流程二、Node2Vec模型参数三、Node2Vec数据结构基于Scala四、Node2Vec完整实现代码基于Scala总结 一、Node2Vec算法实现流程
初始化初始化一个网络图作为输入支持无向图或有向图随机游走Node2Vec的核心基于随机游走策略该策略由两个主要参数控制返回参数p和进出参数q。 返回参数 p控制随机游走返回上一个节点的概率。如果p较高则随机游走倾向于探索离起始节点近的区域。进出参数 q控制游走是向外探索新节点的概率。如果q较高则游走倾向于离开当前区域探索更远的节点。 生成随机游走序列通过调整 p 和 q 的值Node2Vec 生成多个随机游走序列。每个序列从图中的一个节点开始根据设定的策略随机选择下一个节点直到达到设定的长度。Skip-Gram:将随机游走生成的节点序列视为句子节点视为单词使用 Word2Vec 中的 Skip-Gram 模型来学习节点的向量表示。在这一步中模型的目标是最大化观察到的节点序列中节点的上下文相似性。训练模型得到节点嵌入训练模型最终每个节点都会有一个向量表示这个向量捕获了节点的网络拓扑信息。这些向量可以用于各种下游任务如节点分类、链接预测或聚类。
二、Node2Vec模型参数
Node2Vec模型参数
三、Node2Vec数据结构基于Scala
Node2Vec数据结构基于Scala
四、Node2Vec完整实现代码基于Scala
Node2Vec完整实现代码基于Scala 总结
