DeepWalk: Online Learning of Social Representations

[Takumi MARUYAMA]

DeepWalk: Online Learning of Social Representations

グラフにおけるノードを、ノード同士の関係性を用いて低次元のベクトルへと変換する手法を提案。具体的には、グラフ上をランダムウォークしたのち、その遷移過程を単語の系列とみなし、skip-gram の入力として与える(Deep Walk)。これにより、グラフのノードの埋め込み表現を獲得する。グラフ構造が入力となる3つの分類データセットにおいて、deep walkによって得られた特徴量を利用することで既存手法を大きく上回る性能が得られた。

文献情報

• 著者:Bryan Perozzi, Rami Al-Rfou, Steven Skiena
• リンク: https://arxiv.org/abs/1403.6652
• 学会: KDD2014