DeepWalk

计算机科学 人工智能 特征学习 特征向量 特征(语言学) 潜变量 无监督学习 深度学习 向量空间 编码 自然语言处理 机器学习 数学 语言学 生物化学 基因 哲学 化学 几何学
作者
Bryan Perozzi,Rami Al‐Rfou,Steven Skiena
出处
期刊:Cornell University - arXiv 卷期号:: 701-710 被引量:8747
标识
DOI:10.1145/2623330.2623732
摘要

We present DeepWalk, a novel approach for learning latent representations of vertices in a network. These latent representations encode social relations in a continuous vector space, which is easily exploited by statistical models. DeepWalk generalizes recent advancements in language modeling and unsupervised feature learning (or deep learning) from sequences of words to graphs.
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