node2vec: Scalable Feature Learning for Networks - Githubissues

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node2vec: Scalable Feature Learning for Networks #4

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0. 論文

タイトル：node2vec: Scalable Feature Learning for Networks
著者： Aditya Grover, Jure Leskovec

arXiv投稿日： 2016/7/3 学会/ジャーナル： ACM(2016)

1. どんなもの？

ネットワーク上のノードの連続的な特徴表現を学習するためのアルゴリズムフレームワークの提案

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

3. 技術や手法のキモはどこ？

グラフ上をランダムウォークする
その際，バイアスとして，あるノードの近傍をどのくらいの速度で探索・離脱するかを制御する
これにより，BFS（幅優先探索）とDFS（深さ優先探索）との間を補完した探索ができる

4. どうやって有効だと検証した？

5. 議論はある？

6. 次に読むべき論文は？

キーワード

Information networks, Feature learning, Node embeddings, Graph representations.