《Node2vec: Scalable Feature Learning for Networks》 KDD 2016，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典必讀第一篇，平衡同質(zhì)性和結(jié)構(gòu)性 。

2021年年初，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一舉成為熱門研究主題。AAAI2021年,錄用了165篇論文。

那我為什么推薦Node2vec，而不是這165篇論文？

因?yàn)?span style="font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Helvetica Neue', 'PingFang SC', 'Hiragino Sans GB', 'Microsoft YaHei UI', 'Microsoft YaHei', Arial, sans-serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.544px;background-color: rgb(255, 255, 255);">Node2vec作為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典必讀篇目，應(yīng)用也非常廣泛，很多比賽分享中都有它的影子。

同時Node2vec是GNN圖游走類算法中非常重要的一種，也是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法工程師面試必備的知識點(diǎn)。

雖然網(wǎng)上有很多解讀Nde2vec的文章和視頻，及復(fù)現(xiàn)講解。但自己復(fù)現(xiàn)總是會碰到很多的問題，如果跟隨資深的GNN算法工程師，手把手教你一起復(fù)現(xiàn)，可以事半功倍。

這里推薦深度之眼 的《 Node2vec 復(fù)現(xiàn)班 》：

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Step1：系統(tǒng)了解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)演化路徑及發(fā)展歷史

Step2：精講GNN開山之作 —Node2vec

Node2vec作為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最著名的模型之一，你可以掌握：

1. Node2vec模型實(shí)現(xiàn)，掌握圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最基本的節(jié)點(diǎn)分類問題。

2. 一種非常高效的alias sampling采樣方法。

3. 掌握random walk生成訓(xùn)練語料的方法以及基于pytorch的Node2vec實(shí)現(xiàn)。

1套系統(tǒng)的方法論：2步走教你啃透Node2vec

Step1：深挖研究背景 

提綱摯領(lǐng)，從4大維度介紹論文，深入講解論文發(fā)表的研究背景、成果及意義，介紹論文中取得的核心成果，對比解決同一問題，已有解決方法和論文中提出的新的解決方法的優(yōu)缺點(diǎn)，熟悉論文的整體思路和框架，建立對本篇論文的一個概貌性認(rèn)識。

Step2：死磕算法模型

老師會重點(diǎn)講解論文中的模型原理，深入拆解模型結(jié)構(gòu)，對關(guān)鍵公式逐步推導(dǎo)，讓你了解算法每一個因子是如何對結(jié)果產(chǎn)生影響的，掌握實(shí)驗(yàn)手段及結(jié)果，老師會幫你拎出論文中的關(guān)鍵點(diǎn)、創(chuàng)新點(diǎn)和啟發(fā)點(diǎn)，節(jié)約你自己摸索的時間。

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