> ML_ALGORITHM // NODE2VEC-RANDOM-WALK-EMBEDDINGS_v1.0
Node2Vec (Yanlı Rastgele Yürüyüşler)
BFS ve DFS arasında enterpolasyon yapan yanlı rastgele yürüyüşler yoluyla ağlardaki düğümler için sürekli özellik temsilleri öğrenen çerçeve.
Graph Representation Learninggraph-relationalhigh-intrinsicmedium (1k-100k)
Tüm Algoritmalara DönHesaplama Karmaşıklığı
Eğitim (Training):O(walks * length * |V| + skipgram_passes)
Çıkarım (Inference):O(1) dictionary lookup
Donanım Karakteristiği
CPU Uygunluğu:Evet
GPU Zorunluluğu:Hayır
Bellek Ayak İzi:low
Açıklanabilirlik ve Veri
Açıklanabilirlik Düzeyi:high-intrinsic
Eğitim Verisi İhtiyacı:medium (1k-100k)
Açıklanabilirlik Değerlendirmesi
p (dönüş) ve q (iç-dış) parametreleri topluluk benzerliği ile yapısal rol benzerliği arasında sürekli enterpolasyon sağlar.
Uygun Görevler ve Desteklenen Modaliteler
Uygun Görevler:
link predictionnode classificationgraph clustering
Desteklenen Modaliteler:
graph
Uygulayıcı Kütüphaneler
Temel Literatür & Yayınlar
Sık Karşılaşılan Hatalar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler
- Tamamen dönüştürücü (transductive): rastgele yürüyüşleri yeniden çalıştırmadan sonradan eklenen yeni düğümler için gömme hesaplayamaz