Madde #563Çizge Ağları (GNN)/sozluk/node2vec-deepwalk
Node2Vec & DeepWalk
Node2Vec (Grover & Leskovec, 2016) & DeepWalk (Perozzi et al., 2014)
Türkçe: Düğümden Vektöre (Rastgele Yürüyüş Temsilleri)
Ayrıntılı Tanım
Bir çizge üzerinde rastgele yürüyüşler (Random Walks) yaparak düğüm dizilimleri oluşturan ve bu dizilimleri sanki bir metin cümlesiymiş gibi **Word2Vec (Skip-gram)** modeline sokarak her düğüm için sabit vektörler üreten klasik çizge gömme yöntemleridir.
Ne İşe Yarar / Çözülen Problem
Derin sinir ağlarına gerek kalmadan devasa ağlardaki düğümlerin topolojik benzerliklerini hızlıca vektör uzayına döker.
Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)
DeepWalk tamamen rastgele yürür. Node2Vec ise iki parametre ekler: (geri dönme eğilimi - BFS) ve (uzaklaşma eğilimi - DFS). Böylece hem yerel mikro-toplulukları (homophily) hem de yapısal rolleri (structural equivalence) kodlar.
Örnek Senaryo & Pratik Uygulama
Şehirde gözü kapalı gezen bir turistin adımları: Turistin geçtiği sokakların isimlerini sırayla bir kağıda yazması; sık sık yan yana ziyaret edilen sokakların haritada birbirine yakın olduğunu Word2Vec ile anlamak.
Benzer Terimlerden Farkı
Düğümlerin iç özelliklerini (metin, resim) kullanamaz; sadece çizgenin iskelet yapısını rastgele yürüyüşle özetler.
İlişkili Terimler (3)
Grafiksel Modeller, Çizge Sinir Ağları ve Bilgi Çirgeleri
GNN, Graph Convolution, Knowledge Graphs, TransE ve geometrik derin öğrenme.
Toplam Terim:30 Madde
Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →Önceki Terim (#562)Link Prediction
Sonraki Terim (#564)Knowledge Graph (Bilgi Çizgesi)