(1)如果item是强时序关系的,那么对某一次序列中的item,可以看成doc中的word,对其进行word2vec (2)如果item是set-based,不用考虑时序,那么可能需要对word2vec进行变形 论文中对第二种情况进行了描述,有两种变形方式 (1)改变滑动窗口,不再使用定长c,还是根据set的size灵活变化(也就是对整个set里的word进行两两...
这里主要是考虑到计算机的算力。取3时,所有可能的N-gram的个数,已经接近计算机的最大算力了。 3.word2vec 现在得到词向量最常用的方法是什么?毫无疑问是word2vec。word2vec通过训练一个神经网络,得到网络的权重矩阵,作为输入的词向量。常用的word2vec模型是:CBOW,Skip-gram。框架图如下: CBOW,Skip-gram两者的差...
3 所以本文提出了Dyngraph2vec,使用多个非线性层来学习每个网络中的结构模式。此外,它利用循环层来学习网络中的时间转换。循环层中的回顾参数控制学习到的时间模式的长度。 本文的4点贡献 1)提出了动态图嵌入模型dyngraph2vec,该模型捕捉时间动态。 2)证明了捕获网络动态可以显著提高链路预测的性能。 3)将展示模型...
论文Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality介绍了几种解决办法。采用下采样来降低训练样本数量 在tensorflow里面实现的word2Vec,vocab_szie并不是所有的word的数量,而且先统计了所有word的出现频次,然后选取出现频次最高的前50000的词作为词袋。具体操作请看代码 tensorflow/examples/...