Förutsägelse uppgifter över noder och kanter i nätverk kräver noggrann ansträngning i tekniska funktioner som används för att lära algoritmer. Den senaste forskningen inom det bredare området representationsinlärning har lett till betydande framsteg när det gäller att automatisera förutsägelser genom att själva lära sig funktionerna. Dagens inlärningsmetoder är dock inte tillräckligt uttrycksfulla för att fånga upp den mångfald av konnektivitetsmönster som observerats i nätverk. Här föreslår vi node2vek, ett algoritmiskt ramverk för att lära sig kontinuerliga funktions representationer för noder i nätverk. I node2vec, vi lär oss en kartläggning av noder till en låg-dimensionell utrymme av funktioner som maximerar sannolikheten för att bevara nätverk av noder. Vi definierar en flexibel uppfattning om en nod nätverk område och utforma en partisk slumpmässig promenad förfarande, som effektivt utforskar olika stadsdelar. Vår algoritm generaliserar tidigare arbete som bygger på stela föreställningar om nätverk kvarter, och vi hävdar att den ökade flexibiliteten i att utforska stadsdelar är nyckeln till att lära rikare representationer. Vi demonstrerar effektiviteten av node2vek över befintliga toppmoderna tekniker på multi-märkning klassificering och länk förutsägelse i flera verkliga nätverk från olika domäner. Tillsammans utgör vårt arbete ett nytt sätt att på ett effektivt sätt lära sig de senaste uppgifternas oberoende representationer i komplexa nätverk.
Node2vec REF introducerar en partisk slumpmässig gångstrategi med hjälp av en blandning av DFS och BFS.
node2vec: Scalable Feature Learning for Networks
{'venue': "KDD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}