今天学习的是纽约州立大学石溪分校在 NetWork Embedding 的工作《DeepWalk Online Learning of Social Representations》,这篇文章于 2014 年发表于 ACM 会议,目前已经有 2700 多引用,是第一个将 Word2Vec 应用到 NetWork Embedding 并取得了巨大成功的方法。 由于论文比较简单,所以直接进入主题。 1. Introduction 这篇论文提出了一个新的算法——DeepWalk,大致为:通过在网络中随机游走捕获网络局部信息,将游走序列等效为句子利用 Skip-Gram 算法学习 Embedding