network Embedding-DW方法总结
DeepWalk time: 2014 对图从一个节点开始使用random walk来生成类似文本的序列数据，然后将节点id作为一个个「词」使用skip gram训练得到「词向量」。 LINE LINE分析了1st order proximity和2nd order proximity，其中一度相似性就是两个点直接相连，且边权重越大说明两个点越相似，如图中的6和7；而二度相似性则是两个点之间共享了
相关文章
- 1. Network In Network 总结
- 2. 几种图神经网络方法总结（Graph Neural Network）
- 3. 总结IP配置方法
- 4. 论文总结：Incremental Network Quantization
- 5. Network学习15_PF_RING 总结
- 6. 方法总结---C#
- 7. func方法总结
- 8. HTTP方法总结
- 9. hashCode方法总结
- 10. EJB方法总结
- 更多相关文章...
- • Docker 资源汇总 - Docker教程
- • XML 总结 下一步学习什么呢？ - XML 教程
- • 算法总结-回溯法
- • 算法总结-广度优先算法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章