本文将为大家介绍图算法在网络黑产挖掘中的思考与应用，主要介绍： 图算法设计的背景及目标 图算法GraphSAGE落地及优化 孤立点&异质性 总结思考 ? ? ?...图算法设计的背景 在虚拟网络中存在部分的黑产用户，这部分用户通过违法犯罪等不正当的方式去谋取利益，比如招嫖、色情宣传、赌博宣传的行为，更有甚者，如毒品、枪支贩卖等严重的犯罪行为。...黑产挖掘场景中的孤立点的解决思路 黑产用户在被处理后，通常会快速地申请新的账号或使用备用账号，因为在对黑产的挖掘过程中就不可避免地会出现孤立点，类似在推荐算法中的冷启动问题。...实际上，在许多业务场景当中会存在许多不合理的图结构，甚者在某些业务场景中不存在关系信息，这样的话，在最初达不到完整网络的情况时，通常会使用KNN的方式对网络进行初始化，然后再去学习一个更加合理的网络结构...04 总结思考 下面分享几点在算法落地以及算法选择中的一些工作总结与思考： ① 针对图算法这块，特征工程和图的构建方式是非常重要的。
背景介绍社交网络中的好友推荐是使用图算法的一个经典应用场景。社交网络中的好友关系可以看作是一个图，其中用户是图的节点，好友关系是图的边。...将用户数据转换为图的形式，其中每个用户是图的一个节点，好友关系是图的边。2.2 图算法选择在社交网络中，一个常用的图算法是社交网络中的节点聚类算法，例如Louvain算法。...数据转换：将用户数据转换为图的形式，其中每个用户是图的一个节点，好友关系是图的边。...3.2 图算法选择在图算法选择阶段，我们需要考虑以下关键细节：社交网络中的节点聚类算法选择：选择适合社交网络的节点聚类算法，如Louvain算法。...好友推荐：根据相似度排序，推荐相似度高的其他用户作为好友。4. 总结该图算法解决方案使用社交网络中的好友推荐作为实际场景，采用Louvain算法进行节点聚类，从而实现好友推荐。
Node2vec是2016年斯坦福教授 Jure Leskovec、Aditya Grover提出的论文，Node2vec是图神经网络著名的模型之一。...为什么要学图神经网络 提高就业竞争力 图神经网络应用领域广泛：电子商务、金融风控、推荐系统 许多实际应用场景中的数据是从非欧式空间生成的，如何将深度学习方法应用在图数据。...Node2vec是GNN图游走类算法中非常重要的一种，也是图神经网络算法工程师面试必备的知识点。...点击查看大图 怎么快速掌握图神经网络 针对各位同学的学习需求，推荐大家学习深度之眼研发的论文解读课程：复现NLP 图神经网络系列论文课之——《Node2vec：图神经网络最著名的模型之一》3天手把手教你复现论文...图神经网络系列论文课之——《Node2vec：图神经网络最著名的模型之一》3天手把手教你复现论文，掌握GNN！
如何将这些信息有效加以利用，这篇论文给出了一条路径，而且在工程上这篇论文也论证得比较扎实，值得参考。 第二篇论文，主要讲的是node2vec，这也是本文用到的主要算法之一。...node2vec主要用于处理网络结构中的多分类和链路预测任务，具体来说是对网络中的节点和边的特征向量表示方法。...下面来看看node2vec中的关键技术——随机游走算法，它定义了一种新的遍历网络中某个节点的邻域的方法，具体策略如图2所示。...（e）社交关系建立（node2vec向量化） 将步骤a中获得到的用户之间的关系和微博之间的转发评论关系转化成图结构，并提取用户关系sub-graph，最后使用node2Vec算法得到每个用户的社交网络图向量化表示...（g）分别计算种子用户和潜在目标用户的向量集 并比对相似性，我们使用的是余弦相似度计算相似性，将步骤f得到的用户特征向量集作为输入x,y，代入下面公式计算相似性： 使用余弦相似度要注意：余弦相似度更多的是从方向上区分差异
本文将提供一个基于图的嵌入算法的高层次的概述。最后还将介绍如何用Python库(如node2vec)来在图上生成各种嵌入。...我们可以将其视为旨在将离散图转换为连续域的映射函数。一旦学习了函数，就可以将其应用于图，并且生成的映射可以用作机器学习算法的特征集 [2]。 图嵌入的类型 对图的分析可以分解为 3 个粒度级别。...这是流行的节点嵌入模型(如Node2Vec)的基本原则之一。 边嵌入 在边缘层中，生成一个与图中的每条边相关的嵌入向量。链路预测问题是使用边嵌入的一个常见应用。...这里使用node2vec。...从图数据中可以生成多种形式的嵌入，节点嵌入、边嵌入和图嵌入。所有三种类型的嵌入都提供了一种向量表示，将图的初始结构和特征映射到X维的数值。
第二篇论文，主要讲的是node2vec，这也是本文用到的主要算法之一。node2vec主要用于处理网络结构中的多分类和链路预测任务，具体来说是对网络中的节点和边的特征向量表示方法。...下面来看看node2vec中的关键技术——随机游走算法，它定义了一种新的遍历网络中某个节点的邻域的方法，具体策略如图2所示。 ?...与传统的图结构搜索方法（如BFS和DFS）相比，这里提出的随机游走算法具有更高的效率，因为本质上相当于对当前节点的邻域节点的采样，同时保留了该节点在网络中的位置信息。...（e）社交关系建立（node2vec向量化） 将步骤a中获得到的用户之间的关系和微博之间的转发评论关系转化成图结构，并提取用户关系sub-graph，最后使用node2Vec算法得到每个用户的社交网络图向量化表示...图5 Lookalike算法示意图 在以上步骤中特征提取完成后，我们使用一个2层的神经网络做最后的特征提取，算法结构示意图如图6所示。 ?
第二篇论文主要讲的是node2vec，这也是本文用到的主要算法之一。node2vec主要用于处理网络结构中的多分类和链路预测任务，具体来说是对网络中的节点和边的特征向量表示方法。...下面来看看node2vec 中的关键技术——随机游走算法，它定义了一种新的遍历网络中某个节点的邻域的方法，具体策略如下图所示。 ?...与传统的图结构搜索方法（如BFS和DFS）相比，这里提出的随机游走算法具有更高的效率，因为本质上相当于对当前节点的邻域节点的采样，同时保留了该节点在网络中的位置信息。...将步骤1 数据准备中获得的用户之间的关系和微博之间的转发评论关系转化成图结构，并提取用户关系sub-graph，最后使用node2vec 算法得到每个用户的社交网络图向量化表示。...最后将以上步骤串联起来，形成流程图。 ? Lookalike 算法流程图 在以上步骤提取完特征后，英特使用一个两层的神经网络做最后的特征归并提取，算法结构示意图如下。 ?
id=rkeIIkHKvS 近年来，图神经网络（GNN）在社交网络、知识图谱、推荐系统甚至生命科学等领域得到了越来越广泛的应用。但在复杂的图数据中，我们很难高效利用实体之间的相互依赖关系。...1 背景知识 a）图数据与数据分类 图是一种强大的数据结构，能够轻松地表示实体（即节点）之间的各种关系（即边）。 实体可以是社交网络中的用户个体，或者分子结构图中的原子。...关系可以是社交网络中用户之间的朋友关系、相似性关系等，或者分子结构图中原子之间的相互关系。 一般在图数据中，节点（实体）的选择是固定的，但是边的构建方法却多种多样。...例如社交网络中，既可以依据用户的相似性，也可以将其交互行为、好友关系构建成边，从而组成网络。...b）图神经网络 图神经网络（GNN）广泛应用于图数据的表示学习。它可以利用图中的关系信息，捕捉到节点邻居的丰富特征，从而提升下游基于图数据的任务表现。
Graph Embedding的中心思想是找到一种映射函数将网络中的每个节点转换为低维度的潜在表示，也就是使用低维、稠密的向量来表示网络中的节点。...下图展示了Node2vec算法从节点t跳转到v之后，在v节点跳转到周围节点的跳转概率： 图10 Node2Vec模型如何控制BFS和DFS的倾向性 论文中表示从节点v跳转到x_i的概率公式为：...图11 Node2Vec节点跳转概率公式 其中w_vx是节点v到x的权重，a_pq(t,x)的定义如下所示： 图12 Node2Vec倾向性参数p和q 其中d_tx控制a_pq(t,x)的值，代表节点...节点t和X2、X3的距离是2(t->v->X2/X3)，所以q越小，随机游走到距离t节点更远的X2和X3的概率就越大，Node2vec就更加注重表达网络的同质性。...图13 Node2Vec模型结果可视化图 Node2vec这种网络的结构性和同质性在推荐系统中也是可以直观的解释的。
不同于图像、自然语言这种欧式空间的数据，网络结构的数据——图，通常无法通过CNN或者RNN来处理，这就需要我们寻找其他的方法来处理图数据。...词向量方法使用无监督的方法从大量的无标注文本中学得词语的分布式表示，不仅蕴含了大量的信息，而且可以迁移到各种下游任务中。 对于网络数据能否使用同样的方法呢？...node2vec使用的方法——biased random walk 在网络的表示中，homophily和structural equivalence都十分重要，我们希望可以在生成序列的时候同时考虑这两种相似性...于是作者设计了一个二阶转移概率算法： 两个节点之间的转移概率为： ? 其中，w为两节点的边的weight，这个根据场景而设定。α为search bias，定义为： ?...关于词向量，可以在我的专栏中找到相关的文章。 这样，我们就可以总结一个node2vec完整的算法框架了： ?
因此，本文提出了node2vec方法：一种用于学习网络中节点的连续特征表示的算法框架。在node2vec 中，可以学习到节点到低维特征空间的映射，以最大化保留节点网络邻域的可能性。...3.2.3 The node2vec algorithm 看一下算法的参数：图 、节点特征向量的维度 、每个节点生成的游走个数 ，游走长度 ，上下文的窗口长度 ，以及之前提到的 参数。...当walk长度为 时采集结束 3.3 Learning edge features node2vec算法可以得到网络中节点的特征向量表示。...4.2 Experimental setup 通过与下面三个特征学习算法对比来评估node2vec的性能: • 谱聚类：一种矩阵分解方法，我们将图G的归一化拉普拉斯矩阵的前d个特征向量作为节点的特征向量表示...该网络有3890个节点、76584条边和50个不同的标签。 •Wikipedia：一个词汇共现网络，出现在Wikipedia转储的前一百万字节中。
本文提出了一个新的对抗正则化图嵌入框架，通过使用图卷积网络作为编码器，将拓扑信息和节点内容嵌入到向量表示中，从向量表示中进一步构建图解码器来重构输入图。...作者提出两种基于对抗正则化的图自动编码方法：即对抗正则化图自动编码器（ARGA）和对抗正则化变分图自动编码器（ARVGA），使用图卷积网络作为编码器，以强制潜码匹配先验高斯分布的对抗原则对编码器进行训练...目前主流的图嵌入方法分为三类：概率模型：DeepWalk，node2vec，LINE；基于矩阵分解的算法：GraRep，HOPE，M-NMF；基于深度学习的算法：SDNE，DNGR。...实验比较了基于嵌入的方法和直接用于图聚类的方，为了进行全面的验证，文中对只考虑信息源一个角度（网络结构或节点内容）或同时考虑的算法分别进行了比较。 ? 表2. 节点聚类算法比较 ? 表3....四、总结 在本文中，作者提出了一个新的对抗正则化图嵌入框架，通过使用图卷积网络作为编码器，将拓扑信息和节点内容嵌入到向量表示中，从向量表示中进一步构建图解码器来重构输入图。
在现实世界的各种场景中，图处处可见。社交网络是在人与人构建连接的图，生物学家使用图描述蛋白质分子的交互，通信网络本身就以图的形式存在。在文本挖掘中还会使用词共现图进行分析。...图嵌入是将属性图转换为一个向量（图)或者一组向量（顶点)。好的嵌入应该尽可能的捕获图拓扑结构、顶点之间的关系以及其他一些关于图/子图/顶点的信息。...在邻接矩阵中，非零值表示对应行和列的两个节点之间有边。然而对节点数众多的图来说，使用邻接矩阵对图进行描述是不现实的。想象一下有1M节点的图，其邻接矩阵大小会是1M x 1M。...Word2vec是将单词转化为嵌入向量的方法。相似的词应具有相似的嵌入。Word2vec使用只有一个隐藏层的skip-gram神经网络进行训练。训练的目标是预测句子中当前词的相邻词。...上图显示了Node2vec中随机行走的概率。
A Tutorial on Network Embeddings paper：https://arxiv.org/abs/1808.02590 NE 的中心思想就是找到一种映射函数，该函数将网络中的每个节点转换为低维度的潜在表示...LINE 为了更好的保存网络的结构信息，提出了一阶相似度和二阶相似度的概念，并在目标函数中结合了两者 使用广度优先算法，只有距离给定节点最多两跳的节点才被视为相邻节点 使用负抽样 skip-gram Node2vec...和node2vec算法是先在网络中随机游走，得到node的序列。...，合并为多个层次的网络图 通过递归地粗粒化方式，将原网络图的节点和边通过合并划分成一系列分层的结构更小的网络图，然后再利用现有的算法进行不断的特征提取，从而实现最终的network embedding特征提取...因此期望网络嵌入方法还从节点属性和边缘属性中的丰富内容中学习 挑战：特征的稀疏性，如何将它们合并到现有的网络嵌入框架中 方法： TADW Network repre- sentation learning
有时我们会倾向于保存网络中节点的近邻关系，有时倾向学习节点在网络中的角色（比如中心节点）。不同的应用对“学习属性”的选择有不同的要求，故而引发了各类算法的爆发。...但是在图数据中，节点与节点之前的联系——边，边的构成使得图数据能够比语句数据构成节点之间更加复杂的关系。通过游走策略，我们可以将一个复杂的图数据转换为多个之后前后关联的链路数据。...那么在node2vec算法中，是怎样控制BFS和DFS的倾向性的呢？主要是通过节点间的跳转概率。下图显示了node2vec算法从节点t跳转到节点v后，下一步从节点v跳转到周围各点的跳转概率。...上式中的p和q是算法中的超参数，通过控制两个参数来确定图的游走程度。...当p=q=1时，π=w node2vec所体现的网络的同质性和结构性在推荐系统中也是可以被很直观的解释的。
网络表示学习、图嵌入的定义 俗话说「巧妇难为无米之炊」，再强大的机器学习算法也需要数据进行支持。在同样的数据集和任务上，由于特征的不同，同一个算法的结果也可能会有天壤之别。...DeepWalk 模型的提出为图嵌入提出了一种新的研究思路，也算是引发了对图嵌入研究的热潮。 ? 图一 node2vec 通过改变生成随机游走序列的方式改进了 DeepWalk 算法。...注意力机制的在图嵌入的应用 有一部分研究者将注意力 (attention) 机制引入到了图神经网络中。注意力机制的本质是从人类视觉注意力机制中获得灵感。...目前在图网络领域也涌现出一些新的方向，例如如何针对图网络进行对抗攻击使其模型性能大幅下降，相反的就是如何提高模型的鲁棒性；如何将人工设计网络架构转变为由机器自动设计，这对应着网络结构搜索问题（NAS），...以及如何将图网络和计算机视觉、自然语言处理等方向结合起来。
PGL中引入了异质图的支持，新增MetaPath采样支持异质图表示学习，新增异质图Message Passing机制支持基于消息传递的异质图算法，利用新增的异质图接口，能轻松搭建前沿的异质图学习算法。...能否用 Deepwalk 或者 Node2Vec 来学习网络中的节点？ 能否直接将应用于同构网络的 Embedding 模型直接应用于异构网络？...2.2.2Meta-Pathe-Based Random Walks 在同构网络中，DeepWalk和node2vec等算法通过随机游走的方式来构建Skip-Gram模型的上下文语料库，受此启发，作者提出了一种异构网络上的随机游走方式...该 算法使用随机梯度下降进行参数优化。整个metapath2vec++算法如下。 3.分布式图引擎（快速入门） 因为会存在许多无法在一台机器上加载的巨大图，例如社交网络和引文网络。...然后我们可以使用客户端从图服务器中采样邻居或采样节点。
所有的机器学习算法都需要输入数值型的向量数据，图嵌入通过学习从图的结构化数据到矢量表示的映射来获得节点的嵌入向量。它的最基本优化方法是将具有相似上下文的映射节点靠近嵌入空间。...它们允许使用一种简洁的查询语言来分析数据中的复杂关系模式，例如PageRank、中心性检测、链接预测、模式识别等算法可以用简单直观的方式来表述。...大多数成熟的传统机器学习算法，如线性和逻辑回归、神经网络等，都是在数值向量表示上工作的。为了将图数据库和和机器学习结合就需要一种方法来以向量形式表示我们的数据网络。...图嵌入就是从图中的数据中准确学习这种映射的一种形式。 图嵌入的目的 图嵌入的目标是找到图中每个节点的向量表示，该向量的映射代表节点的网络结构，而不是考虑节点的相关特征。...因此点积被转换为 [0,1] 之间的数字 并且所有相似性加起来就是1， 结果就是从向量表示中在节点 u 的上下文中看到节点 v 的概率。
定期更新干货算法笔记和世间万物的学习记录～ 图表示学习是目前搜索、推荐、广告等系统中常用的一种方法，利用场景数据构造图，建立用户、商品等节点之间的联系，然后利用图学习的方法学习每个节点的表示。...本文梳理了图表示学习的经典模型，包括3个阶段，分别是基于随机游走的图表示学习、基于图神经网络的图表示学习，以及异构图中的图表示学习。...p越小，越有较大的概率回到初始点，这就强制了游走在初始节点附近进行（即BFS）；q越小，随机游走更倾向于于探索更远的节点（即DFS，x2和x3距离初始节点t是二跳，x1是一跳）。...文中最初想要解决的问题是，对图上的节点作分类，并且只知道图中一部分节点的label，那么问题的核心就是如何将有label的节点信息通过图结构传播到无label的节点上，进而实现无label节点的分类。...在GRAPH ATTENTION NETWORKS（ICLR 2018）中，提出使用多头注意力机制学习图中节点之间的关系，来进行信息融合。
有时我们会倾向于保存网络中节点的近邻关系，有时倾向学习节点在网络中的角色（比如中心节点）。不同的应用对“学习属性”的选择有不同的要求，故而引发了各类算法的爆发。...但是在图数据中，节点与节点之前的联系——边，边的构成使得图数据能够比语句数据构成节点之间更加复杂的关系。通过游走策略，我们可以将一个复杂的图数据转换为多个之后前后关联的链路数据。...（原理+实践）3.1 node2vec原理Node2vec是图表征学习的一个重要的算法框架。...那么在node2vec算法中，是怎样控制BFS和DFS的倾向性的呢？主要是通过节点间的跳转概率。下图显示了node2vec算法从节点t跳转到节点v后，下一步从节点v跳转到周围各点的跳转概率。...上式中的p和q是算法中的超参数，通过控制两个参数来确定图的游走程度。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
