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作者
Bryan Perozzi,Rami Al‐Rfou,Steven Skiena
出处
期刊:Cornell University - arXiv
日期:2014-08-22
卷期号:: 701-710
被引量:8747
标识
DOI:10.1145/2623330.2623732
摘要
We present DeepWalk, a novel approach for learning latent representations of vertices in a network. These latent representations encode social relations in a continuous vector space, which is easily exploited by statistical models. DeepWalk generalizes recent advancements in language modeling and unsupervised feature learning (or deep learning) from sequences of words to graphs.
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