【論文紹介】 Node2Vecでネットワークのベクトル埋め込みを学習する。 - Qiita

卒論のためにNode2Vecの論文を読んだので、この手法でネットワークの構造を学習する方法について解説します。数式を追わなくてもある程度理解できるようになっていると思います。 参考元 元論文: node2vec: Scalable Feature Learning for Networks PyTorch GeometricのNode2Vecモデル: torch_geometric.nn.models.Node2Vec 再現実装の際にPyTorch Geometric(PyG)のモデルを用いたので、論文に明記されていない学習方法などはこちらを参考にしました。 Node2Vecとは Node2Vecは、 ランダムウォークによってグラフの特徴が乗った系列を生成する 生成したウォークの系列をWord2VecのSkip-Gramモデルの入力とし、目的関数を最適化する という手順でグラフの分散表現を

[sh19910711]

"参考元 PyTorch GeometricのNode2Vecモデル / Node2Vec: 半教師あり学習によって計算速度と精度を両立 / Negative Samplingの論文やNCE(Noise Contrastive Estimation)などについて調べてみると良い" 2023