DeepWalk

Bryan Perozzi; Rami Al-Rfou; Steven Skiena · OpenAlex · 2014

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Autore / responsabile

Bryan Perozzi; Rami Al-Rfou; Steven Skiena

Editore

OpenAlex

Anno

2014

Lingua

Inglés

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We present DeepWalk, a novel approach for learning latent representations of vertices in a network. These latent representations encode social relations in a continuous vector space, which is easily exploited by statistical models. DeepWalk generalizes recent advancements in language modeling and unsupervised feature learning (or deep learning) from sequences of words to graphs.

Come citare

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APA 7

Perozzi, B, Al-Rfou, R, & Skiena, S. (2014). DeepWalk. https://doi.org/10.1145/2623330.2623732

MLA

Perozzi, Bryan, et al. "DeepWalk." 2014. https://doi.org/10.1145/2623330.2623732.

Chicago

Perozzi, Bryan, Rami Al-Rfou, and Steven Skiena. 2014. "DeepWalk.". https://doi.org/10.1145/2623330.2623732.

Harvard

Perozzi, B, Al-Rfou, R. and Skiena, S. 2014, DeepWalk, OpenAlex, available at: https://doi.org/10.1145/2623330.2623732 [Accessed 8 Aug. 2026].

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Titolo: DeepWalk

Autore / collaboratori: Bryan Perozzi; Rami Al-Rfou; Steven Skiena

Editore: OpenAlex

Anno di pubblicazione: 2014

Lingua: Inglés

Soggetti

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Artificial intelligence; Computer science; Feature (linguistics); Statistical model; Feature learning; Latent variable; Natural language processing; Statistical learning; Deep learning; Representation (politics); Feature vector; Latent semantic analysis