Vi presenterar DeepWalk, en ny metod för att lära latenta representationer av hörn i ett nätverk. Dessa latenta representationer kodar sociala relationer i ett ständigt vektorutrymme, som lätt utnyttjas av statistiska modeller. Deep-Walk generaliserar de senaste framstegen inom språkmodellering och oövervakad funktionsinlärning (eller djupinlärning) från sekvenser av ord till grafer. DeepWalk använder lokal information som erhållits från trunkerade slumpmässiga promenader för att lära latenta representationer genom att behandla promenader som motsvarande meningar. Vi demonstrerar Deep-Walks latenta representationer på flera multi-label nätverksklassificeringsuppgifter för sociala nätverk som BlogCatalog, Flickr och YouTube. Våra resultat visar att DeepWalk överträffar utmanande baslinjer som tillåts en global syn på nätverket, särskilt i närvaro av saknade information. DeepWalks representationer kan ge F1 poäng upp till 10 % högre än konkurrerande metoder när märkta data är glesa. I vissa experiment kan DeepWalks representationer överträffa alla baslinjemetoder och samtidigt använda 60 % mindre träningsdata. DeepWalk är också skalbar. Det är en online-lärande algoritm som bygger användbara inkrementella resultat, och är trivialt parallellizable. Dessa egenskaper gör den lämplig för en bred klass av verkliga applikationer såsom nätverk klassificering, och anomali upptäckt.
DeepWalk REF är den första metoden för att utnyttja Skip-gram-modellen för att lära sig representationer på nätverk, genom att extrahera trunkerade slumpmässiga promenader i nätverket och betrakta dem som meningar.
DeepWalk: online learning of social representations
{'venue': "KDD '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}