deep learning

理解node2vec

Written by  on March 16, 2020

最近在看一些graph embedding 相关，先从node2vec入手的，在这里大概记录一下一些理解和实践。 Theory 看到embedding，第一眼就容易想到2013年Tomas Mikolov的embedding开山之作word2vec，一开始主要是用于NLP领域，基于语料库中句子序列中词与词的共现关系，来学习词的向量表征，后来大家发现不仅是NLP，在其他领域只要我们能用item构造出合理的序列，同样可以基于item之间的共现关系来学习item的向量表征，而graph embedding的大部分工作，其实就是如何构造合理的序列。

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Word2Vec

Written by  on October 28, 2018

Word2Vec算法是NLP领域一个里程碑式的工作，它可以通过训练把文本内容映射到一个K维的向量，这样就很方便继续在其他一些算法领域里面使用，比如推荐系统或者广告点击率预估等等。它是在2013年由当时还在Google工作的Tomas Mikolov发表，主要两篇论文是《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》和《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》.

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