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4b06fe76da
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a804ec8343
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# Method
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| DeepWalk | [KDD 2014][DeepWalk: Online Learning of Social Representations](http://www.perozzi.net/publications/14_kdd_deepwalk.pdf) | [【Graph Embedding】DeepWalk:算法原理,实现和应用](https://zhuanlan.zhihu.com/p/56380812) |
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| LINE | [WWW 2015][LINE: Large-scale Information Network Embedding](https://arxiv.org/pdf/1503.03578.pdf) | [【Graph Embedding】LINE:算法原理,实现和应用](https://zhuanlan.zhihu.com/p/56478167) |
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| Node2Vec | [KDD 2016][node2vec: Scalable Feature Learning for Networks](https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/rfp0218-groverA.pdf) | [【Graph Embedding】Node2Vec:算法原理,实现和应用](https://zhuanlan.zhihu.com/p/56542707) |
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| SDNE | [KDD 2016][Structural Deep Network Embedding](https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/rfp0191-wangAemb.pdf) | [【Graph Embedding】SDNE:算法原理,实现和应用](https://zhuanlan.zhihu.com/p/56637181) |
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| Model | Paper | Note |
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| :-------: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------ |
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| DeepWalk | [KDD 2014][DeepWalk: Online Learning of Social Representations](http://www.perozzi.net/publications/14_kdd_deepwalk.pdf) | [【Graph Embedding】DeepWalk:算法原理,实现和应用](https://zhuanlan.zhihu.com/p/56380812) |
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| LINE | [WWW 2015][LINE: Large-scale Information Network Embedding](https://arxiv.org/pdf/1503.03578.pdf) | [【Graph Embedding】LINE:算法原理,实现和应用](https://zhuanlan.zhihu.com/p/56478167) |
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| Node2Vec | [KDD 2016][node2vec: Scalable Feature Learning for Networks](https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/rfp0218-groverA.pdf) | [【Graph Embedding】Node2Vec:算法原理,实现和应用](https://zhuanlan.zhihu.com/p/56542707) |
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| SDNE | [KDD 2016][Structural Deep Network Embedding](https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/rfp0191-wangAemb.pdf) | [【Graph Embedding】SDNE:算法原理,实现和应用](https://zhuanlan.zhihu.com/p/56637181) |
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| Struc2Vec | [KDD 2017][struc2vec: Learning Node Representations from Structural Identity](https://arxiv.org/pdf/1704.03165.pdf) | [【Graph Embedding】Struc2Vec:算法原理,实现和应用](https://zhuanlan.zhihu.com/p/56733145) |
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# How to run examples
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1. clone the repo and make sure you have installed `tensorflow` or `tensorflow-gpu` on your local machine.
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@ -63,3 +65,14 @@ model = SDNE(G,hidden_size=[256,128]) #init model
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model.train(batch_size=3000,epochs=40,verbose=2)# train model
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embeddings = model.get_embeddings()# get embedding vectors
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```
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## Struc2Vec
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```python
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G = nx.read_edgelist('../data/flight/brazil-airports.edgelist',create_using=nx.DiGraph(),nodetype=None,data=[('weight',int)])#read graph
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model = SDNE(G,hidden_size=[256,128]) #init model
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||||
model.train(batch_size=3000,epochs=40,verbose=2)# train model
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||||
embeddings = model.get_embeddings()# get embedding vectors
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```
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1074
data/flight/brazil-airports.edgelist
Normal file
1074
data/flight/brazil-airports.edgelist
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
5995
data/flight/europe-airports.edgelist
Normal file
5995
data/flight/europe-airports.edgelist
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
132
data/flight/labels-brazil-airports.txt
Normal file
132
data/flight/labels-brazil-airports.txt
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