graphembedding/deepwalk/prompt.md

行为很稀疏的话（uid和item_id的关系少），但是user有机构ID和机构类型，item有tag，“Node2Vec适合更复杂的图结构，特别是在需要捕捉局部和全局结构特性时表现更好。在用户有额外属性（如机构信息），物品有标签的场景下，通过调整游走策略，Node2Vec可以更好地利用这些额外信息，缓解行为稀疏问题。
”如何设置参数，以达到比deepwalk更好的效果？


在行为稀疏的情况下，尤其是当用户（uid）和物品（item_id）的交互关系较少，但用户具有额外的属性（如机构ID、机构类型），物品具有标签（tag）时，使用 Node2Vec 相比 DeepWalk 的一个显著优势是它可以通过控制随机游走的策略，权衡局部和全局结构的影响，从而更好地捕捉复杂图结构中的信息。
Node2Vec 参数设置

Node2Vec 的核心参数是：
p（返回参数）：控制随机游走返回上一个节点的概率。它影响了游走的深度优先搜索（DFS）倾向。
当 p > 1 时，随机游走更倾向于避开之前的节点，类似于 DFS，有助于探索更广的邻居（远离局部结构）。
当 p < 1 时，随机游走更可能返回之前的节点，有助于捕捉局部的结构信息。
q（进出参数）：控制随机游走的广度优先搜索（BFS）倾向，决定了在游走时是更倾向于在局部邻域内游走，还是探索远处的节点。
当 q > 1 时，游走更倾向于广度优先搜索（BFS），更关注局部的邻域结构。
当 q < 1 时，游走更倾向于深度优先搜索（DFS），探索更远的节点，捕捉更全局的结构信息。

通过调整 p 和 q，你可以为图中的不同节点类型设定不同的偏好，特别是在用户有机构ID、机构类型，物品有标签的场景下，通过这种方式可以更好地缓解交互行为稀疏的问题。
参数设置的思路

在这种场景下，用户与物品的交互关系较少，但用户有机构ID和类型，物品有标签。你可以通过以下方式设置参数：
用户与物品的关系：
行为稀疏时，由于用户与物品的直接交互少，你希望游走过程中能更加深入探索相对远的节点（如通过机构ID连接的用户），因此可以设置 p > 1，即让游走更偏向远离之前访问的节点，进一步探索与物品或其他用户的关系。
用户与机构ID、机构类型的关系：
机构ID和机构类型与用户的关系属于更强的局部结构，意味着用户往往在同一个机构或相同类型的机构下具有相似的行为。此时，你可以设置 q > 1，让游走偏向广度优先搜索（BFS），更深入地探索用户与其所在机构相关的节点，帮助更好地捕捉局部相似性。
物品与标签的关系：
标签代表了物品的一类特性，物品可能会与多个标签有关联。在这种情况下，适当地设置 q > 1（广度优先）可以确保游走能够探索更多相似标签的物品，发现同类物品的关联性。
整体游走策略：
如果你希望平衡探索局部和全局信息，可以从 p=1 和 q=1 开始，进行实验调整：
局部信息捕捉较为重要时（如用户-机构、物品-标签）：倾向于设置 q > 1，增加广度优先搜索，捕捉局部邻域的关联性。
行为数据较为稀疏时（需要探索更多远处节点）：设置 p > 1，鼓励更广范围的随机游走，捕捉较远的关系。

具体参数调整思路

稀疏行为下，增加深度搜索：
设置 p > 1，例如 p = 2，这样当游走回到用户或物品节点时，倾向于探索新的关系，而不是频繁返回到同一个节点。
捕捉用户的局部结构（机构关系、机构类型）：
设置 q > 1，例如 q = 2，这将增强游走在用户相关的机构节点之间的广度搜索，捕捉用户与其机构的紧密联系，改善行为稀疏时的模型表现。
进一步平衡全局和局部信息：
如果 p = 2 和 q = 1 表现不佳，进一步调试 q 的值，例如设置 q = 0.5，这会使游走更像深度优先搜索（DFS），在捕捉局部结构的同时，也能探索更远的节点。

代码实现

在代码中，通过 Node2Vec 设置 p 和 q 参数来控制游走策略。
python
from node2vec import Node2Vec

# 初始化 Node2Vec 模型，设置 p 和 q 参数
node2vec = Node2Vec(G, dimensions=64, walk_length=30, num_walks=200, p=2, q=2, workers=4)

# 训练模型
model = node2vec.fit(window=10, min_count=1, batch_words=4)

# 获取嵌入
user1_embedding = model.wv['user1']
print(f"user1 embedding: {user1_embedding}")
python

调优建议

基线参数：可以从 p=1，q=1 开始，这相当于 DeepWalk 的行为，不做游走策略上的区分。
局部与全局结构的平衡：
p > 1：帮助探索较远的节点，适用于关系稀疏的情况。
q > 1：有助于捕捉局部结构信息（如机构和标签），提升游走在相关节点的深度。
实验迭代：通过实验调整 p 和 q 的值，寻找在稀疏数据场景下的最佳平衡，常见的实验组合有：
p = 1，q = 2：偏向局部结构。
p = 2，q = 1：更倾向探索全局结构。
p = 2，q = 2：平衡局部和全局探索。

总结

在行为稀疏的情况下，Node2Vec 相较于 DeepWalk 可以通过参数 p 和 q 来调控游走策略：
p > 1：探索更多远的节点，有助于缓解行为稀疏。
q > 1：在局部节点结构上进行更多广度优先搜索，捕捉局部结构关系（如用户与机构，物品与标签的关系）。

这种灵活性使得 Node2Vec 在复杂图结构（如有用户属性和物品标签）下具有更强的表达能力，从而可以取得比 DeepWalk 更好的效果。