DeepWalk 代码阅读

main.py

主函数，执行入口

main( ):

接受参数，执行process

process(args):

• 加载数据，建图
• 生成游走序列，调用graph.py中的graph.build_deepwalk_corpus()函数
• Word2vec训练，调用gensim模块的Word2vec函数或其扩展skipgram.py

graph.py

构建图，defaultdict结构的扩展，字典的(key,value)为(node,edge list of node)

build_deepwalk_corpus():

• num_paths：每个结点的游走序列数，即每一轮对所有结点各得到一个游走序列
• walks：所有游走序列的列表

random_walks():

• start：初始结点
• path_length：游走序列的长度
• path：游走序列的结点列表，从初始结点开始，有一定的随机概率回到初始结点，如果长度达到最大长度或者当前结点没有边，则序列结束

才发现该代码的实现是基于gensim而不是tensorflow