模块1

1. 研究背景

随着互联网的发展，社交网络逐渐复杂化、多元化。在一个社交网络中，充斥着不同类型的用户，用户间产生各式各样的互动联系，形成大小不一的社群。为了对社交网络进行研究分析，需要将网络中的节点（用户）进行分类。

2. 问题描述

给定一个社交网络，以图$G_L=(V,E,X,Y)$的形式表示，其中$X in mathbb{R}^{|V| imes S}$ ($S$是每个属性节点的特征空间大小)，$Y in mathbb{R}^{|V| imes |Y|}$ ($Y$是标签集合)。X是一个节点个数x节点特征空间维数的矩阵，即用S维的向量来代表图中的每一个节点。Y是一个节点个数x标签个数的矩阵，代表每个节点都有一个自己的标签。

任务是将社交网络中的结点进行分类，但该分类问题和普通分类不同。普通的分类问题学习函数$H$将$X$映射到$Y$，但对于一个图，需要利用到节点在图中嵌入的信息，即节点邻居等。这部分信息常常是隐藏的，不体现在$X$当中，需要结合网络结构来进行分类[37]，单个节点的分类不是独立的任务，而是与其它节点的分类相关。这被称作集体分类(Collective Classification)或关联分类(Relational Classification)。

DeepWalk从关联分类任务中提取除了上游子任务——学习所有结点的嵌入表示$X_E in mathbb{R}^{|V| imes d}$，其中$d$是一个较小的维度数，$X_E$可用于捕捉节点的结构信息。

适应性。能适应在时刻变化的社交网络，新加入边时不需要重新学习。
社群性。两个嵌入表示之间的距离应当可以度量两个节点之间的相似性，这个性质可以保证同质图上的泛化效果。
低维性。低维度的表示可以在少量标注数据上获得更好的泛化性能，且能加速收敛。
连续性。连续的表示在区分社区边界上更加平滑，使得分类结果更加鲁棒。

3. 研究现状

3.1 网络特征生成

在DeepWalk出现前，网络特征表示大多过于稀疏。稀疏性使得基于统计的学习模型变得难以泛化，增加了在网络上进行分类[15, 37]、内容推荐[11]、异常检测[5]、缺失边预测[22]等研究任务的难度。DeepWalk在以稠密、低维形式表征网络节点上做出了突出贡献。

3.2 关联分类

在传统的关联分类算法中，将问题转化为无向马尔科夫网络（undirected Markov network）的推断（inference）问题，在知道网络结构的情况下使用迭代近似推断算法（iterative approximate inference algorithm），比如迭代分类（iterative classification）[31]、Gibbs采样（Gibbs Sampling）[14]、标签松弛（label relaxation）[18]，来计算后面的标签分布。但DeepWalk采用了另一种不利用标注数据的、无监督的方法，如果引入一些标注数据，还可以进一步提高效果。

此外，传统的关联分类算法更注重利用结点社群等信息进行分类，如学习聚类[32]、临近节点添加“虚边”[13]、使用PageRank算法[23]、使用文本信息[43]等方法，传统方法专注于分类任务，试图最大限度地利用信息完成精准分类。然而，DeepWalk将节点的分类问题转化为了节点的表示学习问题，利用信息来学习节点的嵌入表示，如果嵌入表示学习得好，那么分类问题就会容易许多。

3.3 随机游走和语言模型

DeepWalk将两个不相干领域的模型与算法进行了融合。一是随机游走（Random Walk），用于捕捉节点的局部结构，该方法曾被用于内容推荐[11]、社区识别[1, 38]等。二是语言模型（Language Modeling），特别借鉴了“利用一个单词预测上下文”的skip-gram算法。

作者观察到，随机游走序列上节点出现频率，以及自然语言中的词频，都服从幂律分布。所以，DeepWalk利用一些短的随机游走序列，使用原本在语言模型中设计的优化方法，学习到了节点的表示。

参考文献

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