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前言 Label Propagation (Relational Classification) 这是一种集体分类方法。 Iterative Classification 这是一种集体分类方法。 既要用到节点的连接信息，也要用到节点本身的属性信息(特征)，分别训练两个分类器解

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基于原文作的个人笔记，在此展出 建议按住ctrl然后滑动鼠标滑轮放大查看，笔记做的很小，图片分辨率很高，放大也不会糊 原文：Combinator

前言 DeepWalk 仅能反映相邻节点的社群相似信息，无法反映节点的功能角色相似的信息，因为DeespWalk仅使用连接信息(结构信息)学习。 有偏随机游走 通

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如何嵌入 全图进行编码嵌入 引入虚拟节点 匿名随机游走 https://arxiv.org/pdf/1805.11921.pdf 只要是新节点就标记新的一号，认号不认原来的节点标识。 使用不同匿名随机游走序列的个数构成的向

前言 矩阵分解和随机游走在数学上意义是一样的。 矩阵分解计算 矩阵分解这里可能解析解不能直接求得，且可能不唯一，所以实际计算用的数值解。 具体的证明