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这里举个例子如上图所示 顶点 6 和 7 是直接相连拥有较高的一阶相似度因此相互之间关系密切。映射到低维空间时这两个顶点的相似度应该较高。顶点 6 和 5 有相同的邻居结点拥有较高的二阶相似度因此关系也很密切。映射到低维空间时这两个顶点的相似度也应该较高。 一般正常情况下二阶相似度的点往往要比一阶多得多这在下一节的SDNE论文中有根据arxiv−GrQc数据集中体现如下图 LINE 创新点 这里参考LINE:Large-scale Information Network Embedding阅读笔记 作为2015年的论文LINE算法是作为对标deepwalk的在deepwalk基础上补充的二阶相似度以及提出了一阶相似度。 LINE模型的一阶相似性 对每个无向边(i,j)(i,j)(i,j)定义顶点viv{i}vi​ 和 vjv{j}vj​ 的概率联合分布公式为 p1(vi,vj)11exp⁡(−u⃗iT⋅u⃗j)p{1}\left(v{i}, v{j}\right)\frac{1}{1\exp \left(-\vec{u}{i}^{T} \cdot \vec{u}{j}\right)}p1​(vi​,vj​)1exp(−uiT​⋅uj​)1​ 其中 u⃗i∈Rd\vec{u}{i} \in R^{d}ui​∈Rd 为顶点viv{i}vi​ 的低维表达向量。 中间过程可以去看论文大概就是为了在低维空间中保留一阶相似度一个简单直接的方法是最小化目标函数然后作者采用了 KL 散度作为两个分布的距离函数因此最小化目标函数为 O1−∑(i,j)∈Ewi,j×log⁡p1(vi,vj)O{1}-\sum{(i, j) \in E} w{i, j} \times \log p{1}\left(v{i}, v{j}\right)O1​−(i,j)∈E∑​wi,j​×logp1​(vi​,vj​) LINE模型的二阶相似性 二阶相似性假定与其他顶点共享邻居顶点的两个点彼此相似(无向有向均可)一个向量uuu和u′u^{}u′分别表示顶点本身和其他顶点的特定“上下文”意为二阶相似。对于每个有向边(i,j)(i,j)(i,j)我们首先定义由生成“上下文”的概率 p2(vj∣vi)exp⁡(u⃗j′T⋅u⃗i)∑k1∣V∣exp⁡(u⃗k′T⋅u⃗i)p{2}\left(v{j} \mid v{i}\right)\frac{\exp \left(\vec{u}{j}^{\prime T} \cdot \vec{u}{i}\right)}{\sum{k1}^{|V|} \exp \left(\vec{u}{k}^{\prime T} \cdot \vec{u}{i}\right)}p2​(vj​∣vi​)∑k1∣V∣​exp(uk′T​⋅ui​)exp(uj′T​⋅ui​)​ 这个公式在node2vec论文中也被提及了不过是作为特征空间对称性假设进行推导这里的推导还是以优化最小化一个目标函数 O2∑i∈Vλid(p^2(⋅∣vi),p2(⋅∣vi))O{2}\sum{i \in V} \lambda{i} d\left(\hat{p}{2}\left(\cdot \mid v{i}\right), p{2}\left(\cdot \mid v{i}\right)\right)O2​i∈V∑​λi​d(p^​2​(⋅∣vi​),p2​(⋅∣vi​)) 其中d(,)d(,)d(,)为两种分布之间的距离λi\lambda{i}λi​来表示网络中顶点iii的声望然后考虑计算资源问题所以这里就提出了负采样策略即 Jpos(u,v)−log⁡(σ(s(f(u),f(v))))−∑i1KEvnPn(v)[log⁡(σ(−s(f(u),f(vn))))]J{pos}(u, v) -\log(\sigma(s(f(u), f(v)))) - \sum{i1}^{K} E{v_n ~ P_n(v)} [\log(\sigma(-s(f(u), f(vn))))] Jpos​(u,v)−log(σ(s(f(u),f(v))))−i1∑K​Evn​ Pn​(v)​[log(σ(−s(f(u),f(vn​))))] 而上述函数又可通过采用异步随机梯度下降算法ASGD来优化。每一步中ASGD算法对小批量边缘进行抽样然后更新模型参数。但是这也带来一个问题如果我们根据小权重的边缘选择较大的学习率那么大权重的边上的梯度就会爆炸式的过大如果我们根据具有较大权重的边选择学习小的速率那么小权重上的边的梯度将变得太小。因此边缘采样同样要优化。从起始边缘采样并将采样的边缘作为二进制边缘其中采样概率与原始边缘的权重成比例。 这里可以对比我之前的node2vec笔记一起看代码复现的话可以参照图节点嵌入相关算法学习笔记 中使用wiki数据集用浅梦大佬的ge包进行了测试。 LINE优缺点 优点 基于deepwalk保留节点之间的一阶相似性first-order proximity和二阶相似性second-order proximity可以处理上亿级别的大规模网络论文中后续有所证明采用负采样的方式对模型进行优化以及利用 Alias table加速采样过程。我之前一直以为node2vec先用来着原来还早一年 缺点 它不能处理动态变化的网络因为需要重新计算所有顶点的嵌入。不能很好处理多阶相似度或者说高阶相似度不能捕获到。需要大量的内存和计算资源 另外我参考的知乎贴的评论中有一个大佬对LINE算法提出了很多质疑并提出了LINE的一阶和二阶相似性都是等价于矩阵分解的具体证明参照论文https://arxiv.org/pdf/1707.05926.pdf 这里Mark一下之后有时间回头看看。 SDNE SDNE介绍 虽然上节中LINE解决了deepwalk中的很多问题但是它依然是一个基于浅层模型网络 embedding 的方法由于浅层模型的表达能力有限所以这些方法很难捕获高度非线性的网络结构因此得到的是次优非最优的网络 representation 当然还有几个亘古不变的问题论文中又把deepwalk中提到的几个难点复述了一下即 non-linearstructure-preservingsparsity。但这波算是解决了non-linear其它还是沿用LINE做了一些创新。 SDNEStructural Deep Network Embedding 是和node2vec并列的工作均发表在2016年的KDD会议中。可以看作是基于LINE的扩展同时也是第一个将深度学习应用于网络表示学习中的方法。 它使用一个自动编码器结构来同时优化1阶和2阶相似度(LINE是分别优化的)学习得到的向量表示能够保留局部和全局结构并且对稀疏网络具有鲁棒性。 创新点 SDNE模型采用多层神经网络将输入数据映射到高度非线性的潜在空间来捕获高度非线性的网络结构模型结构如下图 其中从 xix{i}xi​ 到 yi(K)y{i}^{(K)}yi(K)​是编码器从 yi(K)y{i}^{(K)}yi(K)​ 到 x^i\hat{x}{i}x^i​是解码器yi(K)y{i}^{(K)}yi(K)​是节点 iii 的embedding向量SDNE是基于给定图转化的邻接矩阵和深度自编码器来保留二阶相似度。编码器的公式为 yi(1)σ(W(1)xib(1))yi(k)σ(W(k)yi(k−1)b(k)),k2,…,K\begin{array}{c} y{i}^{(1)}\sigma\left(W^{(1)} x{i}b^{(1)}\right) \ \ y{i}^{(k)}\sigma\left(W^{(k)} y{i}^{(k-1)}b^{(k)}\right), k2, \ldots, K \end{array}yi(1)​σ(W(1)xi​b(1))yi(k)​σ(W(k)yi(k−1)​b(k)),k2,…,K​ 其中σ(…)\sigma(…)σ(…) 为非线性激活函数{W(k),b(k)}k1,⋯,K\left{\mathbf{W}^{(k)}, {\mathbf{b}}^{(k)}\right}{k1, \cdots, K}{W(k),b(k)}k1,⋯,K​ 为编码器参数。 假设假设解码器为 K1K1K1 层则解码过程为 y→^i(K)σ(W^(K)y→i(K)b→^(K))y→^i(K−1)σ(W^(K−1)y→^i(K)b→^(K−1))…y→^i(1)σ(W^(1)y→^i(2)b→^(1))x→^iσ(W^(0)y→^i(1)b→^(0))\begin{array}{l} \hat{\overrightarrow{\mathbf{y}}}{i}^{(K)}\sigma\left(\hat{\mathbf{W}}^{(K)} \overrightarrow{\mathbf{y}}{i}^{(K)}\hat{\overrightarrow{\mathbf{b}}}^{(K)}\right) \ \hat{\overrightarrow{\mathbf{y}}}{i}^{(K-1)}\sigma\left(\hat{\mathbf{W}}^{(K-1)} \hat{\overrightarrow{\mathbf{y}}}{i}^{(K)}\hat{\overrightarrow{\mathbf{b}}}^{(K-1)}\right) \ … \ \hat{\overrightarrow{\mathbf{y}}}{i}^{(1)}\sigma\left(\hat{\mathbf{W}}^{(1)} \hat{\overrightarrow{\mathbf{y}}}{i}^{(2)}\hat{\overrightarrow{\mathbf{b}}}^{(1)}\right) \ \hat{\overrightarrow{\mathbf{x}}}{i}\sigma\left(\hat{\mathbf{W}}^{(0)} \hat{\overrightarrow{\mathbf{y}}}{i}^{(1)}\hat{\overrightarrow{\mathbf{b}}}^{(0)}\right) \ \end{array}y​^​i(K)​σ(W^(K)y​i(K)​b^(K))y​^​i(K−1)​σ(W^(K−1)y​^​i(K)​b^(K−1))…y​^​i(1)​σ(W^(1)y​^​i(2)​b^(1))x^i​σ(W^(0)y​^​i(1)​b^(0))​ 其中上述的参数变为了与编码器相反的解码器参数。 所以最终自编码器的损失函数为 L2nd∑i1n∥x^i−xi∥22L{2 n d}\sum{i1}^{n}\left|\hat{x}{i}-x{i}\right|{2}^{2}L2nd​i1∑n​∥x^i​−xi​∥22​ 但由于图的稀疏性往往非零元素远远少于零元素的数量的而如果直接输入到神经网络中结果也会更加离散倾向于0这也是一个不错的结果所以作者这里提出了一个带权损失函数即给非零元素赋予比零元素更大的误差为 L2nd∑i1n∥(x^i−xi)⊙bi∥22∥(X^−X)⊙B∥F2L{2 n d}\sum{i1}^{n}\left|\left(\hat{x}{i}-x{i}\right) \odot \mathbf{b}{\mathbf{i}}\right|{2}^{2}|(\hat{X}-X) \odot B|{F}^{2}L2nd​i1∑n​∥(x^i​−xi​)⊙bi​∥22​∥(X^−X)⊙B∥F2​ 其中⊙\odot⊙ 为Hadamard逐元素积bib{i}bi​ 为 bi,j{1,if xi,j0β,else b{i, j}\left{\begin{array}{ll} 1, \text { if } x{i, j}0 \ \beta, \text { else } \end{array}\right.bi,j​{1,β,​ if xi,j​0 else ​ 即 若顶点viv{i}vi​ vjv{j}vj​ 存在链接Si,j≠0S{i,j}\ne 0Si,j​0则误差权重为β\betaβ其中β1\beta 1β1 为超参数。若顶点 viv{i}vi​ vjv{j}vj​ 不存在链接 Si,j0S{i,j} 0Si,j​0则误差权重为1 这是无监督的部分通过自编码器保存了网络的全局结构而有监督的部分则是保留网络的局部结构因为一阶相似度可以表示网络的局部结构。 用一个拉普拉斯特征映射捕获一阶相似度上述框架图中中间横向部分若顶点 viv{i}vi​ vjv{j}vj​ 之间存在边那他们的Embedding的结果 y(K)y^{(K)}y(K) 也接近则直接给出损失函数为 L1st∑i,j1nsi,j∥yi(K)−yj(K)∥22∑i,j1nsi,j∥yi−yj∥22L{1 s t}\sum{i, j1}^{n} s{i, j}\left|\mathbf{y}{\mathbf{i}}{ }^{(K)}-\mathbf{y}{\mathbf{j}}{ }^{(K)}\right|{2}^{2}\sum{i, j1}^{n} s{i, j}\left|\mathbf{y}{\mathbf{i}}-\mathbf{y}{\mathbf{j}}\right|{2}^{2}L1st​i,j1∑n​si,j​​yi​(K)−yj​(K)​22​i,j1∑n​si,j​∥yi​−yj​∥22​ 该损失函数参考了Laplacian Eigenmaps思想所以论文后又写成了 L1st∑i,j1n∥yi−yj∥222tr⁡(YTLY)L{1 s t}\sum{i, j1}^{n}\left|\mathbf{y}{i}-\mathbf{y}{j}\right|{2}^{2}2 \operatorname{tr}\left(Y^{T} L Y\right)L1st​i,j1∑n​∥yi​−yj​∥22​2tr(YTLY) 其中LLL是图对应的拉普拉斯矩阵S是邻接矩阵关于这个公式的具体说明我去找了篇论文即 Laplacian Eigenmaps from Sparse, Noisy Similarity Measurements (https://arxiv.org/pdf/1603.03972v2.pdf) 总结就是Laplacian Eigenmaps是一种图嵌入方法它利用图的拉普拉斯算子的特征值和特征向量来得到数据点的低维表示。 最后为同时保留一阶邻近度和二阶邻近度SDNE 提出了一个半监督学习模型其目标函数为 LmixL2ndαL1stνLregL{m i x}L{2 n d}\alpha L{1 s t}\nu L{r e g}Lmix​L2nd​αL1st​νLreg​ 其中LregL{reg}Lreg​ 是正则化项α\alphaα为控制1阶损失的参数 vvv为控制正则化项的参数。 复现SDNE算法的demo可以见 https://github.com/CyrilZhao-sudo/SDNE 因为浅梦大佬的SDNE用的tensorflow版本实在太低目前基本已经无法再跑了如果不降级。 这里我引出论文中一张tsne降维图感觉很不错 SDNE算法的优缺点 关于这个其实我在看论文和找下论文笔记的时候相对LINE和node2vec优缺点都是很明显的因为算line的更进一步。 优点 它是第一个将深度学习应用于图嵌入的方法可以利用神经网络的强大表达能力来学习高度非线性的网络结构。它可以同时优化一阶邻近度和二阶邻近度捕捉图的局部和全局结构同时保持节点嵌入的稀疏性和平滑性。它同LINE一样可以处理大规模的图数据因为使用了梯度下降。 缺点 它需要调整很多超参数比如隐藏层的数量、大小、激活函数等这些参数会影响模型的效果和效率。它不能处理动态变化的图数据因为它是基于批量训练的方法如果图结构发生变化就需要重新训练模型。它不能处理带有节点属性或者边权重的图数据因为它只考虑了节点之间是否存在边而没有考虑边或者节点本身的信息。 struc2vec struc2vec介绍 在stuc2vec之前的图嵌入算法如DeepWalk、LINE、SDNE等都是基于近邻相似假设的即认为图中相邻或者接近的节点具有相似的特征或者属性。其中DeepWalk,Node2Vec通过随机游走在图中采样顶点序列来构造顶点的近邻集合。LINE显式的构造邻接点对和顶点的距离为1的近邻集合。SDNE使用邻接矩阵描述顶点的近邻结构。 然而在一些应用场景中我们更关心节点的结构相似性即节点在图中所处的拓扑位置和角色是否相似而不是它们是否直接连接或者共享邻居。 比如说 几种常见的Graph Embedding方法 提到在蚂蚁金服风控模型使用struc2vec相比node2vec有质的提升这是因为在风控领域你可信并不能代表你的邻居可信有些“大 V”节点的邻居众多但是一个直观的感觉是如果两个人在图中处于相似的地位比如两个“大 V”那么这两个人应该都可信或都不可信并且一般来说这样两个人节点相距较远。 论文中引用的图与例子为 其中vvv 和 uuu 顶点扮演相似的角色具有相似的局部结构但是它们在网络上相距甚远。由于它们的邻域不相交似乎之前的算法就无法很好的捕获它们的结构相似性文中提到的是structural equivalence所以论文《struc2vec: Learning Node Representations from Structural Identity》提出了一个学习结构等效性的无监督学习框架——struc2vec。 struc2vec创新点 本节也不算创新点因为整个算法都不走之前的路了直接提出了很多全新的概念。整体来讲说复杂也不复杂但说简单很多细节又需要很多前置条件我这里简单讲下我觉得比较有意思的点之后有时间把整篇再过一遍。 Dynamic Time Warping(DTW) 首先为了表示结构相似性论文直接就开始定义了一些符号 Rk(u)R{k}(u)Rk​(u)表示了节点uuu的kkk级邻域。 s(S)s(S)s(S) 则表示节点的集合 S⊂VS⊂VS⊂V 的度数序列。 g(D1,D2)g(D{1},D{2})g(D1​,D2​)度量了两个度数序列D1,D2之间的距离 fk(u,v)f{k}(u,v)fk​(u,v)表示了u,v两节点之间k级邻域距离小于等于k的节点和所有它们之间的边的结构距离。
然后直接给出公式衡量节点 uuu 和 vvv 之间的相似度 fk(u,v)fk−1(u,v)g(s(Rk(u)),s(Rk(v))),k≥0and ∣Rk(u)∣,∣Rk(v)∣0f{k}(u, v)f{k-1}(u, v)g\left(s\left(R{k}(u)\right), s\left(R{k}(v)\right)\right), k \geq 0 \text { and }\left|R{k}(u)\right|,\left|R{k}(v)\right|0fk​(u,v)fk−1​(u,v)g(s(Rk​(u)),s(Rk​(v))),k≥0 and ∣Rk​(u)∣,∣Rk​(v)∣0 这是一个递归式可以认为 fk(u,v)f{k}(u,v)fk​(u,v) 值越小则节点 uuu 和 vvv 结构相似度越高。 而这里的g(s(Rk(u)),s(Rk(v)))g\left(s\left(R{k}(u)\right), s\left(R{k}(v)\right)\right)g(s(Rk​(u)),s(Rk​(v))) 的计算其实就是用的DTW算法。 关于DTW算法从我个人理解角度来看整体其实就是动态规划只不过动态规划是一种解决最优化的通用算法而DTW算法是一种利用动态规划算法来计算两个时序列之间相似度的方法。具体的我们来复习一波动态转移方程公式为 dp[i][j]grid⁡[i][j]{min⁡(dp[i−1][j],dp[i][j−1])(i0,j0)dp[i−1]jdp[i]j−10(i0,j0)d p[i][j]\operatorname{grid}[i][j]\left{\begin{array}{c} \min (d p[i-1][j], d p[i][j-1]) \quad(i0, j0) \ d p[i-1][j] \quad(i0, j0) \ d p[i][j-1] \quad(i0, j0) \ 0 \quad(i0, j0) \end{array}\right.dp[i][j]grid[i][j]⎩⎨⎧​min(dp[i−1][j],dp[i][j−1])(i0,j0)dp[i−1]jdp[i]j−10(i0,j0)​ 具体的可以看一道例题因为我也LeetCode很久没刷了这里找回一下在LeetCode中比较经典的剑指 Offer 12. 矩阵中的路径 给定一个包含非负整数的 m x n 网格 grid 请找出一条从左上角到右下角的路径使得路径上的数字总和为最小。说明 一个机器人每次只能向下或者向右移动一步。 其中输入 输入grid [[1,3,1],[1,5,1],[4,2,1]] 输出7 解释因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小。该题就是一道很标准的动态规划示例题根据LeetCode中的明了分析过程 简单dp 矩阵的最小路径和 题解 问题 从左上角到左下角的最小路径和。子问题从左上角到任意位置的最小路径和。 状态定义 f(i,j)f(i,j)f(i,j) 是从左上角 (0,0)(0,0)(0,0) 到当前位置 (i,j)(i,j)(i,j) 的最小路径和。 转移方程 左一位置和上一位置的最短路径和的最小值再加上当前位置的值就是当前位置的最短路径和。 f(i,j)min⁡{f(i−1,j),f(i,j−1)}arr⁡[i][j]f(i, j)\min {f(i-1, j), f(i, j-1)}\operatorname{arr}[i][j]f(i,j)min{f(i−1,j),f(i,j−1)}arr[i][j] 初始值最左一列和第一行的所有位置都必须作为初始值防止转移方程越界。 f(0,j)f(0,j−1)arr⁡[0][j]f(i,0)f(i−1,0)arr⁡[i][0]\begin{aligned} f(0, j) f(0, j-1)\operatorname{arr}[0][j] \ \ f(i, 0) f(i-1,0)\operatorname{arr}[i][0] \end{aligned}f(0,j)f(i,0)​f(0,j−1)arr[0][j]f(i−1,0)arr[i][0]​ 返回值返回数组右下角的值 f(m−1,n−1)f(m-1,n-1)f(m−1,n−1)
则python的代码为 class Solution:def minPathSum(self, grid: List[List[int]]) - int:if not grid or not grid[0]:return 0rows, columns len(grid), len(grid[0])dp [[0] * columns for _ in range(rows)]dp[0][0] grid[0][0]for i in range(1, rows):dp[i][0] dp[i - 1][0] grid[i][0]for j in range(1, columns):dp[0][j] dp[0][j - 1] grid[0][j]for i in range(1, rows):for j in range(1, columns):dp[i][j] min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) grid[i][j]return dp[rows - 1][columns - 1]而DTW只不过是还多了一种状态递推公式为 Lmin⁡(i,j)min⁡{Lmin⁡(i,j−1),Lmin⁡(i−1,j),Lmin⁡(i−1,j−1)}M(i,j)L{\min }(i, j)\min \left{L{\min }(i, j-1), L{\min }(i-1, j), L{\min }(i-1, j-1)\right}M(i, j)Lmin​(i,j)min{Lmin​(i,j−1),Lmin​(i−1,j),Lmin​(i−1,j−1)}M(i,j) 具体的以及例子可以看如下两篇 动态时间规整DTW算法简介 例子和图很形象 动态时间规整-DTW算法该算法的提出到原理都很清晰带python代码 以上总结一句话DTW可以用来衡量两个不同长度且含有重复元素的的序列的距离距离的定义可以自己设置。 文章基于此提出一种压缩表示方法对于序列中出现的每一个度计算该度在序列里出现的次数。压缩后的有序度序列存储的是(度数出现次数)这样的二元组。具体计算公式为 dist⁡(a,b)(max⁡(a0,b0)min⁡(a0,b0)−1)max⁡(a1,b1)\operatorname{dist}(\boldsymbol{a}, \boldsymbol{b})\left(\frac{\max \left(a{0}, b{0}\right)}{\min \left(a{0}, b{0}\right)}-1\right) \max \left(a{1}, b{1}\right)dist(a,b)(min(a0​,b0​)max(a0​,b0​)​−1)max(a1​,b1​) 其中 a(a0,a1)and b(b0,b1)是作为元组 in A′and B′\boldsymbol{a}\left(a{0}, a{1}\right) \text { and } \boldsymbol{b}\left(b{0}, b{1}\right) \text { 是作为元组 in } A^{\prime} \text { and } B^{\prime}a(a0​,a1​) and b(b0​,b1​) 是作为元组 in A′ and B′A′and B′A^{\prime} \text { and } B^{\prime}A′ and B′ 是压缩之后的元组序列 biased random walk 利用 MMM 生成节点的上下文的过程带偏的随机游走biased random walk。 每次采样时首先决定是在当前层游走还是切换到上下层的层游走。若决定在当前层游走设当前处于第k层则从顶点 uuu 到顶点 vvv 的概率为 pk(u,v)e−fk(u,v)Zk(u)p{k}(u, v)\frac{e^{-f{k}(u, v)}}{Z{k}(u)}pk​(u,v)Zk​(u)e−fk​(u,v)​ 其中 pk(u,v)e−fk(u,v)Zk(u)Zk(u)∑v∈V,v≠ue−fk(u,v)p{k}(u, v)\frac{e^{-f{k}(u, v)}}{Z{k}(u)}Z{k}(u)\sum{v \in V, v \neq u} e^{-f_{k}(u, v)}pk​(u,v)Zk​(u)e−fk​(u,v)​Zk​(u)∑v∈V,vu​e−fk​(u,v) 是第k层中关于顶点u的归一化因子。 通过在图M中进行随机游走每次采样的顶点更倾向于选择与当前顶点结构相似的顶点。因此采样生成的上下文顶点很可能是结构相似的顶点这与顶点在图中的位置无关。 若决定切换不同的层假设在往上k−1k - 1k−1层概率上 1−q1-q1−q则换到 k1k1k1 层的概率为 pk(uk,uk1)w(uk,uk1)(uk,uk1)(uk,uk−1)p_k(uk, u{k1}) \frac{w(uk, u{k1})}{(uk, u{k1})(uk, u{k-1})}pk​(uk​,uk1​)(uk​,uk1​)(uk​,uk−1​)w(uk​,uk1​)​ 而换到 k−1k−1k−1 层的概率为 pk(uk,uk−1)1−pk(uk,uk1)p_k(uk, u{k-1}) 1 - p_k(uk, u{k1})pk​(uk​,uk−1​)1−pk​(uk​,uk1​) Constructing the context graph 根据上一节的DTW距离定义对于每一个 kkk 我们都可以计算出两个顶点之间的一个距离现在要做的是通过上一节得到的顶点之间的有序度序列距离来构建一个层次化的带权图用于后续的随机游走。 我们定义在某一层k中两个顶点的边权为 wk(u,v)e−fk(u,v),k0,…,k∗w{k}(u, v)e^{-f{k}(u, v)}, k0, \ldots, k^{*}wk​(u,v)e−fk​(u,v),k0,…,k∗ 因为 fk(u,v)fk(u,v)fk​(u,v) 最小是0那么边的权重 wk(u,v)w{k}(u,v)wk​(u,v) 的取值范围是 (0,1](0,1](0,1] 当等于1时代表两个节点结构相同。 通过有向边将属于不同层次的同一顶点连接起来具体来说对每个顶点都会和其对应的上层顶点k−1k-1k−1层还有下层顶点k1k1k1层相连。边权定义为 w(uk,uk1)log(Γk(u)e),k0,…,k∗−1w(uk,u{k1})log(\Gamma_k(u)e), k0,…,k^∗−1w(uk​,uk1​)log(Γk​(u)e),k0,…,k∗−1 w(uk,uk−1)1,k1,…,k∗w(uk,u{k-1})1,k1,…,k^∗w(uk​,uk−1​)1,k1,…,k∗ 其中 Γk(u)\Gamma_k(u)Γk​(u) 代表了指向节点 uuu 的权重大于 kkk 层图平均权重的边的数量 Γk(u)∑v∈V1(wk(u,v)wk‾)\Gammak(u)\sum{v \in V} \mathbb{1}(w_k(u,v) \overline{w_k})Γk​(u)v∈V∑​1(wk​(u,v)wk​​) struc2vec的优缺点 优点 它可以有效地区分不同层次的结构相似性例如角色相似性和社区相似性它可以利用现有的序列嵌入方法如word2vec来学习节点的向量表示 缺点 它需要计算图中所有节点对之间的结构距离这可能会导致较高的时间和空间复杂度它需要设置一些超参数如随机游走长度、步数、窗口大小等这可能会影响嵌入结果 关于上述三个点在我参考中的浅梦大佬已经对这些进行了复现写得十分形象了比如说我上面感兴趣的DTW这里代码为 def compute_dtw_dist(part_list, degreeList, dist_func):dtw_dist {}for v1, nbs in part_list:lists_v1 degreeList[v1] # lists_v1 :orderd degree list of v1for v2 in nbs:lists_v2 degreeList[v2] # lists_v1 :orderd degree list of v2max_layer min(len(lists_v1), len(lists_v2)) # valid layerdtw_dist[v1, v2] {}for layer in range(0, max_layer):dist, path fastdtw(lists_v1[layer], lists_v2[layer], radius1, distdist_func)dtw_dist[v1, v2][layer] distreturn dtw_distdef _compute_structural_distance(self, max_numlayers, workers1, verbose0,):pass因为DTW在python中是有一个包的就叫fastdtw那就能直接s(Rk(u))s(R{k}(u))s(Rk​(u))然后接着计算顶点对之间的距离。具体见参考链接。 另外本篇中只是引出了三种比较主流的算法因为github复现的多emmm另外的如下图所示感兴趣的可以再继续研究当然先排除graphGAN在我上一篇图嵌入算法实践中发现这是个无法复现的算法如果想究其原因去看看issue上各种比deepwalk还低的embed分数就知道了。 参考与推荐 https://arxiv.org/pdf/1503.03578.pdf [1]. LINE: Large-scale Information Network Embedding [2]. Structural Deep Network Embedding [3]. struc2vec: Learning Node Representations from Structural Identity [4]. Laplacian Eigenmaps from Sparse, Noisy Similarity Measurements [5]. https://www.huaxiaozhuan.com/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/chapters [6]. 【Graph Embedding】Struc2Vec算法原理实现和应用 [7]. Deep Learning on Graphs: A Survey