最近仔细看了一下Node2vec，这里汇总一下相关知识点。

首先Node2vec和Deepwalk都是NLP中的word2vec在图中的拓展应用，其中Node2vec又是在Deepwalk基础上的拓展，主要有以下两个方面的改进：

• 在图中随机游走生成序列时，Node2vec从Deepwalk的无偏进阶到参数可控的有偏。
• Node2vec采用Negtive Sampling代替了Deepwalk中的Hierarchical Sampling

word2vec

word2vec相关知识点：

• SkipGram
  根据中心词推测上下文的模型，词向量是模型参数
• CBOW (continuous bag of words)
  根据上下文推测中心词的模型，词向量是模型参数
• Hierarchical Softmax （如果只是想把word2vec用起来，这个知识点可以不看，因为目前已经差不多退出舞台）
  • 哈夫曼树/霍夫曼树 Huffman Tree
    最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树
  • 根据词频构造Huffman Tree，更新路径上的参数，将复杂度从kV降低到klog(V)，其中k是词向量的维度，V是词的个数
• Negtive Sampling

word2vec理论相关博文：
https://blog.csdn.net/qq_38890412/article/details/107658406，这篇博文将Huffman Tree讲得很清楚。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/56139075，这篇知乎推导了Huffman Tree中参数更新。
https://blog.csdn.net/BGoodHabit/article/details/106163130，这篇博文讲了模型训练和预测的具体细节。关于其中的label和score相乘部分，还没太理清楚，后续需要再看一下。
https://wmathor.com/index.php/archives/1430/，这篇博文写了word2vec参数更新公式推导。
https://lonepatient.top/2019/01/18/Pytorch-word2vec，这篇博文的理论部分也写的比较仔细。

word2vec实战相关博文：
https://wmathor.com/index.php/archives/1435/，pytorch实现word2vec，代码已经尝试过，可以跑出博主展示的效果。
其中一开始容易困惑的点，有两个参数矩阵，也就是两个embedding，第一个embedding是词作为中心词，第二个embedding是词作为背景词。
1，为什么用第一个参数矩阵，也就是词作为中心词的参数矩阵来作为学到的embedding
如果没有用hierarchical softmax或者negtive sampling这样的近似的话，两个矩阵都是可以的，但是用了这两种优化方法后，就不再完全计算或者更新第二个矩阵，所以使用第一个参数矩阵。
2，代码中是否可以用nn.Linear来代替nn.Embedding
可以，其实他们两个本质上做的是一样的事情，nn.Embedding是bias设置成0的nn.Linear。但是nn.Linear需要传入one-hot向量，而nn.Embedding只需要传入index。
3，向量dot相乘作为loss时需要注意的（这个是我自己在实现的过程中犯的一个错误，记录一下）
为了让正样本pair中的点向量距离相近，负样本pair的点向量距离更远，先计算内积，再用sigmoid函数，下面是伪代码：

pos_dot = dot(center_words, pos_words) neg_dot = dot(center_words, neg_words) pos_loss = F.logsigmoid(pos_dot) neg_loss = F.logsigmoid(-neg_dot) loss = - (pos_loss+neg_dot)

我自己在实现的过程里，调换了负号的顺序，写成了如下，就出现了loss为负的问题，因为logsigmoid函数的结果一定是负的。

# 有问题 pos_dot = dot(center_words, pos_words) neg_dot = dot(center_words, neg_words) pos_loss = F.logsigmoid(-pos_dot) neg_loss = F.logsigmoid(neg_dot) loss = (pos_loss+neg_dot)

node2vec

总结

以上是生活随笔为你收集整理的word2vec和node2vec笔记（更新ing）的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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