nlp - word2vec 可以处理数字序列吗？

Question

我对网络嵌入非常陌生，尤其是对于属性网络嵌入。目前，我正在研究 node2vec 算法。我认为过程是

RandomWalk with p and q
Fed the walks to Word2Vec

对于第二步，我看到该算法将每个节点都视为一个字符串。

但我的问题是我的网络节点是值。也许某些节点具有相同的值。我认为这种策略将采用与“一个”节点具有相同值的节点。

那么如果要嵌入这样的网络该怎么办呢？我的网络是一个属性图，每个节点都有 n 维属性。

非常感谢！

Answer 1

我相信 word2vec 对图形的大多数应用程序都会为每个节点提供一个唯一的 ID，然后将其用作提供给算法的“单词”令牌。如果您的节点有其他值，那么重复，这些值作为节点 ID 并不理想。

（虽然 word2vec 本身不能处理连续量级，但已经有一些研究以这种方式扩展它——例如，我认为Facebook 的“StarSpace”允许将标量特征与传统 word2vec 的离散标记混合。我想你也可以考虑带状将节点的标量维度范围转换为离散标记，有时可以使用这些标记代替 ID，以学习可能与值范围相关的嵌入。）