Deepwalk/Node2vec 随机游走图算法的实现 about euler HOT 11 OPEN

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非常抱歉问一个可能比较低级的问题：我发现Python代码里deepwalk和node2vec都调用的是c++编译好的库libtf_euler.so里的random_walk函数，而在c++中，我看了所有的cc文件，都没有找到node2vec的实现，包括在random_walk_op.cc或者walks_ops.cc等。

能否麻烦您指示一下node2vec的实现在哪里呢？

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明白啦，谢谢~

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你好，https://cs.stanford.edu/people/jure/pubs/node2vec-kdd16.pdf 原始论文中， 权重指的是边的权重，而不是当前节点neighbor的权重，我认为这里实现的有误。

实现在，GetSortedFullNeighbor里的neighbors_weight_在graphBuilder构建的时候读的是neighbor的顶点权重而不是边的权重，这里是否实现有误？ 虽然可以trick一下不需要改代码，把邻居点的权重设置成边的权重，但是这样不太好。

同样如果lshne 也修改了p q超参数的话，也会走这个逻辑，导致出错。

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我的意思是，用于控制结构性和同质性的P、Q参数 在条件下需要和节点之间的边的权重相乘作为游走的概率依据。而euler的实现是P、Q参数在条件下和”以自身节点看待neighbor权重“的信息做了相乘作为游走概率依据，和原始论文不一致。

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neighbor的权重是指的邻居边权重，不是邻居节点的权重

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{
"node_id": "顶点编号，int",
"node_type": "顶点类型，int",
"node_weight": "顶点权重，float",
"neighbor": {"边类型": {"邻居id": "权重", "...": "..."}, "...": "..."},
"uint64_feature": {"属性编号": ["int", "..."], "...": "..."},
"float_feature": {"属性编号": ["float", "..."], "...": "..."},
"binary_feature": {"属性编号": "string", "...": "..."},
"edge":[{
"src_id": "起点id, int",
"dst_id": "终点id, int",
"edge_type": "边类型, int",
"weight": "边权重, float",
"uint64_feature": {"属性编号": ["int", "..."], "...": ["int", "..."]},
"float_feature": {"属性编号": ["float", "..."], "...": ["float", "..."]},
"binary_feature": {"属性编号": "string", "...": "..."}
}, "..."]
}

那edge里的weight也是这条边的权重了，这两个有啥区别？

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明白了，多谢

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