图神经网络（3）—— DeepWalk and GraphSage

deep walk DeepWalk方法是第一个提出用node embedding的无监督算法。其训练过程与词向量方法有很大程度的相似度。原理是将图中节点的分布与文本中的单词分布一样，将具有相似特征数据映射到相近的坐标空间中。 这个算法包含两个步骤： 在图上进行随机游走，最后产生节点的序列。 在节点度为1的情况下，以输入节点为中心节点，生成周边节点。 每一次随机游走，我们都会根据之前的一个节点对下

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