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Weighted-Deepwalk是Deepwalk算法的加权随机游走在Python中的实现。

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简介：
该程序提供了一种基于加权深走（DeepWalk）的加权随机游走算法的Python实现。该算法借鉴了deepwalk [1] 的思想，并利用带有加权边缘图的深度遍历技术。具体步骤如下：首先，安装原始的deepwalk软件包，通过命令 `pip install deepwalk` 完成安装。随后，将 `main.py` 和 `weighted_random_walk.py` 文件移动至 Python 的 lib 目录下，以便于程序的运行。最后，通过以下命令调用 Deepwalk：`deepwalk --input input.file --format weighted_edgelist --output output.file`。 参考资料：[1] deepwalk： 。

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  • Weighted-Deepwalk：Python中的Deepwalk加权随机游走实现
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    简介：Weighted-Deepwalk是一种基于Python的算法实现，用于在复杂网络中执行加权随机游走，并生成节点嵌入表示。它拓展了DeepWalk框架，能够更好地捕捉图数据中的权重信息，适用于推荐系统、社交网络分析等多种场景。 加权深走DeepWalk的加权随机游走实现（Python） 带有加权边缘图的deepwalk在这里实现。安装： 安装原始的deepwalk软件包： pip install deepwalk 将main.py和weighted_random_walk.py移至python lib目录以进行Deepwalk用法： deepwalk --input input.file --format weighted_edgelist --output output.file
     
  • rwr.zip_rwr算法_节点随机游走_Matlab实现_随机游走_RWR算法
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    简介：RWR（返回随机行走）算法通过模拟从多个源节点开始的随机行走过程，在图数据中进行信息传播和节点排名。此Matlab代码实现了基于节点随机游走的RWR算法，适用于复杂网络分析与推荐系统等场景。 随机游走算法在MATLAB中的实现可用于计算网络特征。该算法为网络中的每个节点计算经过随机游走后的值。
     
  • 20110208-RWR.rar_RWR随机游走及相关相似性分析-python实现_网络中的随机游走方法
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    本资源为Python代码库，实现了基于随机游走（RWR）算法在网络中进行节点相似性分析的功能。适用于图论、社交网络及信息检索领域的研究与应用。 重启随机游走是一种衡量网络相似性的方法，可以用Python或Matlab实现。在处理大规模矩阵操作时，推荐使用Matlab。
     
  • Deepwalk代码包RAR版
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    DeepWalk代码包RAR版包含了用于实现DeepWalk算法的核心源码和相关文件，适用于图结构数据上的节点表示学习。此版本以RAR格式封装，便于下载与安装使用。 DEEPWALK.rar包含了用于生成社交网络中节点嵌入的代码和数据文件。这个资源可以帮助研究者和开发者更好地理解和应用深度学习技术在图结构数据分析中的作用。
     
  • DeepWalk演示文稿.pptx
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    本演示文稿介绍DeepWalk算法，一种基于随机游走和词嵌入技术用于图数据结构中节点表示学习的方法。 基于许多专家的资料以及我对DeepWalk这篇论文的理解制作了这个PPT，希望能对你有所帮助。
     
  • 基于矩阵分解的DeepWalk链接预测算法
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    本研究提出了一种结合矩阵分解与DeepWalk技术的新型深度学习框架，用于提升社交网络中的链接预测准确性。通过分析用户行为模式和网络结构特征，该方法在多个数据集上展现出卓越性能。 现有的链路预测方法主要依赖于基于邻居、路径以及随机游走的数据来源，并且这些方法通常使用节点相似性假设或最大似然估计作为理论基础，而缺乏对神经网络的应用研究。然而，一些研究表明，利用神经网络的DeepWalk算法可以更有效地提取出复杂网络中的结构特征，已有证据表明DeepWalk等同于目标矩阵分解技术。基于这一发现，我们提出了一种新的链路预测方法——LPMF（即基于矩阵分解的DeepWalk链路预测算法）。此算法首先通过使用矩阵分解形式的DeepWalk来获取网络节点表示向量；其次计算每对节点之间的余弦相似度，并构建出目标网络中的相似度矩阵。最后，利用该相似度矩阵在三个实际引文数据集中进行实验验证。 实验结果显示，所提出的LPMF链路预测算法优于现有的20多种其他方法，在挖掘复杂网络中隐藏的结构关联性方面表现出色，并且在真实世界的链接预测任务上也展示了卓越的表现能力。
     
  • Python实现随机游走的图形演示示例
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    本示例展示如何使用Python编程语言创建和可视化随机游走过程。通过简单的代码实现路径生成，并利用matplotlib等库进行动画或静态图像输出，直观呈现随机性在数学建模中的应用。 本段落介绍了如何使用Python模拟随机游走的图形效果，并提供了具体的实现方法供参考。 在Python环境中，可以通过数组操作来模拟随机游走的过程。这里提供了一个简单的实例：一个200步长的随机游走过程从数字0开始，每次移动的距离为1或-1，且这两种情况发生的概率相等。 下面是一个使用内置random模块进行纯Python实现的例子： ```python import matplotlib.pyplot as plt import random position = 0 # 起始位置设为0 walk = [position] # 初始化游走列表包含起始点 steps = 200 # 总步数设定为200步 for i in range(steps): step = 1 if random.randint(0, 1) else -1 # 随机决定每次移动的方向，向右或左 position += step # 更新位置信息 walk.append(position) # 将新的位置添加到列表中 plt.plot(walk) plt.show() ``` 上述代码首先导入了必要的库和模块（matplotlib用于图形绘制，random用来生成随机数）。接着定义了一个起始点为0的游走过程，并通过循环迭代200次来模拟每次步长为1或-1的概率等同的情况。最后使用matplotlib展示出整个游走路径的变化趋势图。
     
  • 随机游走MATLAB代码-项目MRW0419_ - 随机行走算法
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    简介：该项目“随机游走MATLAB代码-MRW0419”提供了一个实现随机行走算法的平台，适用于科学研究和教育领域。通过使用MATLAB编程语言，用户能够模拟并分析不同条件下的随机行走行为，为复杂系统的研究提供了有力工具。 在本章中我们将讨论随机游走的概念及其用途。首先我们需要了解什么是随机游走：它是一个数学对象或过程，描述了空间中一个物体（如整数）的随机移动路径。“随机游走可以被理解为从某个起点开始的一个物体会如何进行不受控制的移动。”“在概率论领域里，随机游走在给定一定的距离和方向的概率下，能够确定一个点相对于其初始位置可能达到的位置。” 这些解释表明了基本概念：即物体在一个空间（一维、二维、三维或者更高维度）中的无规则运动。那么接下来的问题是——为什么我们需要研究随机游走呢？它在很多领域都有应用： 1. 在金融经济学中，随机游走模型被用来对股票价格以及其他经济变量进行建模。 2. 对于遗传学的研究来说，它可以描述一个群体的基因频率如何因漂变而变化。 3. 计算机科学里，利用随机游走的方法可以估算网络（比如互联网）的规模大小。 4. 在图像处理技术中，它有助于识别和分割不同区域。 通过上述例子我们可以看出，在许多不同的学科领域内，随机游走都扮演着重要的角色。
     
  • Python实现：具备重启功能的随机游走(RWR)
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    本文章介绍了如何使用Python编程语言实现一种具有自动重启机制的随机游走算法（RWR），适用于模拟和分析各种网络结构中的节点访问模式。 吡咯PY马拉松实现了重启随机游走（RWR），其中R代表任意类型的节点或烷基结构。重启随机游走在链接分析算法领域非常著名，它用于测量图网络中各个节点之间的接近度。这种技术在现实世界的图形挖掘任务中有广泛应用，如个性化排名、推荐系统中的“您可能认识的人”功能以及异常检测等场景。 pyrwr的目标是在Python环境中利用numpy和scipy库实现基于幂迭代的RWR分数计算算法。具体而言，该工具专注于为给定查询（种子）节点生成单一源的RWR得分向量，以便进行个性化排名操作。此外，除了基础的RWR之外，pyrwr还支持多个种子点和个人PageRank (PPR) 的计算，后者是RWR的一个著名变体。 在功能方面，pyrwr提供了以下选项： - 查询类型：重启随机游走（RWR）； - 功能特性：个性化排名。
     
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    《重新启动随机游走算法》一文探讨了改进传统随机游走方法的新策略，旨在提高算法在复杂网络分析中的效率与准确性。文中提出了一种可重启机制，该机制能显著优化搜索路径，增强目标节点的发现能力，并减少计算资源消耗。此创新对社交网络、网页排名及生物信息学领域具有重要意义。 重启随机游走算法，并附带一个小例子进行说明。