DeepWalk是最早提出的基于 Word2vec 的节点向量化模型。其主要思路,就是利用构造节点在网络上的随机游走路径,来模仿文本生成的过程,提供一个节点序列,然后用Skip-gram和Hierarchical Softmax模型对随机游走序列中每个局部窗口内的节点对进行概率建模,最大化随机游走序列的似然概率,并使用最终随机梯度下降学习参数。
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