前言上一篇文章给大家带来了GraphEmbedding技术中的代表算法Deepwalk ， 今天给大家介绍graphembedding又一代表算法——LINE,LINE(large-scaleinformationNetwork ， 大规模信息网络)致力于将大型的信息网络嵌入到低维的向量空间中 ， 且该模型适用于任何类型(有向、无向亦或是有权重)的信息网络 。 并提出了一种解决经典随机梯度下降限制的边缘采样算法 ， 提高了算法的有效性和效率,且在应用方面更广 。 总结下来LINE有以下几个特点或者优势：
（1）适用广 ， 适合任意类型的网络 ， 不论是有向图还是无向图还是带权图 。
（2）信息全 ， 目标函数（objectivefunction）同时考虑了网络局部特征和全局特征 。
（3）效率高 ， 提出一种边采样的算法 ， 可以很好地解决SGD的效率问题 。
（4）时间快 ， 提出了十分高效网络表示方法 ， 在小时范围内的单机节点上学习百万级顶点网络的表示 。
下面一下来看看这篇文章吧 。
重要定义了解LINE算法之前需要了解一下论文里面的几个重要概念 。
信息网络
信息网络定义为G=(V,E)其中V是顶点集合 ， 顶点表示数据对象 ， E是顶点之间的边缘的集合 ， 每条边表示两个数据对象之间的关系 。 每条边e(E)表示为有序对e=(u,v) ， 并且与权重Wuv>0相关联 ， 权重表示关系的强度 。 如果G是无向的 ， 我们有(u,v)!=(v,u)和Wuv=Wvu；如果G是有向的 ， 我们有(u,v)!=(v,u)和Wuv!=Wvu,一般情况下我们认为权重非负 。
一阶相似性
网络中的一阶相似性是两个顶点之间的局部点对的邻近度 。 对于有边(u,v)连接的每对顶点 ， 该边的权重Wuv表示u和v之间的一阶相似性 ， 如果在u和v之间没有观察到边 ， 他们的一阶相似性为0 。
二阶相似性
二阶相似性指的是一对顶点之间的接近程度(u,v)在网络中是其邻域网络结构之间的相似性 。 数学上 ， 让
大规模信息网络嵌入
给定大网络G=(V,E) ， 大规模信息网络嵌入是将每个顶点v(V)表示为低维空间(d)中的向量 ， 学习一个函数:
以上图为例：一阶相似性表示两个顶点直接相连 ， 比如6和7两个顶点 ， 它们就是相似的；二阶相似表示两个两个顶点有相同的连接顶点 ， 比如5和6虽然不直接连接 ， 但是同时和1,2,3,4相连 ， 所以5和6是相似的 ， 这和协同过滤是不是很像 ， 说白了就是根据图结构来表达顶点间的相似度 。
算法介绍一阶相似性
对每个无向边(i,j) ， 定义顶点vi和vj的联合概率分布为：
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