一、Deepwalk简介
Deepwalk是一种基于随机游走的图嵌入算法，可以学习到图中节点的低维度表示，广泛应用于社交网络、知识图谱等领域。
在Deepwalk中，随机游走被用来模拟节点之间的交互，相似的节点将被转化为在低维空间中的相似向量，这为后续的机器学习任务提供了基础。
import networkx as nx
from gensim.models import Word2Vec
from deepwalk import DeepWalk
# 构建图
G = nx.Graph()
G.add_edge('a', 'b')
G.add_edge('a', 'c')
G.add_edge('b', 'd')
G.add_edge('c', 'd')
G.add_edge('c', 'e')
G.add_edge('d', 'e')
# DeepWalk算法
model = DeepWalk(G, walk_length=10, num_walks=80, workers=4)
model.train(window_size=5, iter=3)
# Word2Vec
wv = model.wv二、Deepwalk算法原理
1，图嵌入
图嵌入是指将节点映射到低维空间中，以便后续的机器学习任务可以在新的表示空间中进行。深度学习网络嵌入法能够克服传统特征提取方法的局限性，同时具备更低的时间和空间复杂度。
2，随机游走
随机游走是指在图中随机选择一个节点作为初始节点，沿着图中的边走若干步，从而遍历整个图。随机游走的目的是能够捕捉到节点之间的相对位置关系。
3，Skip-gram模型
Skip-gram模型是一种经典的单词表示算法，可以用来将节点表示为向量。Skip-gram模型将固定长度的窗口移动到文本串上，将窗口中心的单词视为输入，预测窗口内的其他单词。
三、Deepwalk实现步骤
1，构建图
Deepwalk算法的输入是一个无向图G，由节点和边组成。在Python中，可以通过NetworkX库来实现构建。
G = nx.Graph()
G.add_edge('a', 'b')
G.add_edge('a', 'c')
G.add_edge('b', 'd')
G.add_edge('c', 'd')
G.add_edge('c', 'e')
G.add_edge('d', 'e')2，随机游走
Deepwalk算法的核心是随机游走模块，用于模拟节点之间的交互。随机游走的数量和长度是需要根据实际情况进行设置的。
model = DeepWalk(G, walk_length=10, num_walks=80, workers=4)
model.train(window_size=5, iter=3)3，嵌入表示学习
Deepwalk算法模型基于Skip-gram模型，通过训练神经网络来获得每个节点的向量表示。
wv = model.wv四、Deepwalk应用场景
1，社交网络
Deepwalk可以用于社交网络中用户的推荐、社群发现等任务。将社交网络中的节点映射为向量后，可以用基于向量的相似度计算方法，发现相似度较高的用户并为其推荐好友。
2，知识图谱
Deepwalk可以用于知识图谱中实体的分类、关系预测等任务。将知识图谱中的节点映射为向量后，可以用基于向量的分类算法，对实体进行分类、关系进行预测。
3，生物信息学
Deepwalk可以用于生物序列、氨基酸等分子的分类、预测等任务。将生物分子映射为向量后，可以用机器学习算法进行分子分类、预测蛋白质的功能等。
五、总结
Deepwalk算法采用随机游走模拟节点之间的交互，通过嵌入表示学习将节点表示为向量，适用于各种领域的图数据分析。后续可以用基于向量的算法进行社区发现、分类、预测等机器学习任务。
