VERSE：揭秘相似性度量中的多功能图嵌入技术

VERSE：相似性度量中多功能图嵌入

在数据科学领域，图数据正变得越来越普遍，对理解和利用这些复杂结构的需求也在不断增长。图嵌入技术发挥着至关重要的作用，因为它允许我们通过将图节点映射到低维向量空间来表示图数据。这使得在图数据上应用机器学习和深度学习技术成为可能。

VERSE（Versatile Graph Embeddings from Similarity Measures）是一种新颖的多功能图嵌入技术，它通过相似性度量从图数据中提取有意义的表示。与其他图嵌入方法不同，VERSE不依赖于随机游走或邻居采样，而是利用了图中节点之间的相似性。

VERSE通过计算节点对之间的相似性来工作。这些相似性可以使用各种度量来计算，例如余弦相似性、欧几里得距离或皮尔逊相关系数。一旦计算出相似性，VERSE就会使用它们来构建一个相似性矩阵。

相似性矩阵是一个对称矩阵，其中每个元素表示图中两个节点之间的相似性。VERSE利用相似性矩阵通过奇异值分解（SVD）来学习图嵌入。SVD将相似性矩阵分解为三个矩阵的乘积：U、Σ和V。U和V的列提供了图节点的嵌入。

VERSE嵌入具有几个优点。首先，它们是无监督的，这意味着它们不需要标记数据来学习。其次，它们是多功能的，这意味着它们可以用于各种图挖掘任务，例如节点分类、链接预测和社区检测。最后，它们是高效的，因为它们可以使用并行计算来学习。

VERSE已在广泛的图挖掘任务中展示了其有效性。在节点分类任务中，VERSE的性能优于其他最先进的方法。在链接预测任务中，VERSE能够准确地预测图中节点之间的链接。在社区检测任务中，VERSE能够识别图中不同的社区。

VERSE是一种强大的图嵌入技术，可以从图数据中提取有意义的表示。它是一种无监督、多功能且高效的方法，可以在广泛的图挖掘任务中使用。随着图数据在数据科学中变得越来越普遍，VERSE有望成为该领域的重要工具。

示例

考虑一个社交网络图，其中节点表示用户，边表示用户之间的友谊。我们可以使用VERSE来学习用户嵌入，从而捕获用户之间的相似性。这些嵌入可用于各种任务，例如：

• 节点分类： 预测用户的年龄组或性别。
• 链接预测： 预测两个用户之间是否会成为朋友。
• 社区检测： 识别用户所属的不同社区。

应用

VERSE已成功应用于各种实际场景，包括：

• 社交网络分析： 了解用户之间的关系和社区结构。
• 推荐系统： 向用户推荐可能感兴趣的商品或服务。
• 欺诈检测： 识别可疑交易或活动。
• 药物发现： 识别具有相似生物活性的分子。

随着图数据在数据科学中变得越来越普遍，VERSE有望在更多领域发挥重要作用。它为从图数据中提取有价值的见解提供了强大而灵活的方法。