Graph Embedding算法背景引入
先回顾下图的概念：
图(graph)由节点(vertex)和点之间连线(edge)所组成；其中，点通常被成为“顶点(vertex)”,而点与点之间的连线则被成为“边”(edge)。通常记为,G=(V,E)。常见分为无向图和有向图。
示例如下：
无向图：
有向图：
在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构。示例如下：
用户行为数据生成的和物品全局关系图：
由属性、实体、各类知识组成的知识图谱：
在Graph 图中相关概念有BFS和DFS，示例如下：
广度优先搜索算法（Breadth-First-Search， BFS），利用队列实现。类似“湖面丢进一块石头激起层层涟漪，如下：
深度优先搜索算法（Depth-First-Search，DFS），利用递归实现。类似“不撞南墙不回头” 。
接着再回顾下Embedding的概念：
数学定义Embedding: 数学上表示一个映射关系， F: X -> Y，即一个函数。
深度学习Embedding: 用一个低维度向量表示一个实体，或者一个词（Word2Vec）,或者一个物品（Item2Vec）亦或者网络关系中的节点（Graph Embedding)。
Graph Embedding: 用低维、稠密、实值的向量表示网络中的节点。
那如何生成Graph Embedding 呢?
GraphEmbedding最开始参考的就是 NLP 领域中的Word2vec 模型，
再来回忆下Word2Vec模型。比如下段落：
苹果是蔷薇科苹果亚科苹果属植物，其树为落叶乔木。
苹果营养价值很高，富含矿物质和维生素。
苹果是一种低热量的食物，每100克产生大约60千卡左右的热量。
苹果中营养成分可溶性大，容易被人体吸收。
所有的水果里，我最爱吃苹果了。
词的语义由其上下文决定。
“A word is characterized by the company itkeeps” —— J. R. Firth
如果想要识别苹果语义，Word2vec中有如下两种方式：
Word2vec Skip Gram: 根据中心词预测上下文
Word2vec: Negative Sampling
Word2vec整体架构：
Graph Embedding 介绍：
由以上回忆可知，序列（sequence）是一种一维的关系，而图（graph）是一种二维的关系，那如何类比呢？
先看下，Graph Embedding图游走示例：
以及Graph Embedding示例：
所以Word2vec -->图嵌入领域的问题可类比生成；
通常，图中的节点会受其邻居的影响。如下所示：
此外Graph Embedding 能够生成一些“不存在”的序列。如图中
B->E->F;
D->E->C。
Graph Embedding算法之Deep Walk：
将 NLP 领域的思想运用到图(网络)嵌入领域。
Deep Walk 游走方式：RandomWalk
Deep Walk 整体架构：
节点示意图
流程示意图
Deep Walk 应用扩展之EGES算法：
Deep Walk 可以生成Item 的 Embedding 向量，从而从用户行为中捕捉高阶相似性。然而这只能针对已有的Item 而无法应对新的 Item，即无法解决冷启动问题。
对于新加入的物品或者长尾物品，无法在行为图中找到。那如何解决呢？
可以引入Side Information(补充信息)，比如商品的类别、店铺、价格等。
Eg:优衣库（同店）的两件卫衣（同品类）可能会非常相似，喜欢尼康镜头的人可能也会对佳能相机感兴趣。
所以EGES的架构思想如下：
1、通过用户行为序列生成行为关系图。
2、通过”相同属性”，“相同类别”等信息建立物品之间的边，生成基于内容的知识图谱图。
其中item 和 sideinformation（例category, brand)的Embedding 是通过 Word2vec 算法一起训练得到的。
其中的item表示为：item Embedding， category Embedding，brand Embedding等 Embedding信息求均值。即：
整体架构图如下：
下节预告：
Graph Embedding算法之Node2vec和相关案例（二）
