node2vec

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把图结构变成数值向量，是很多机器学习任务的前置步骤，尤其是当你想让分类器或聚类算法直接吃进节点之间的关系时。这个库实现了经典的 node2vec 算法，核心思路是用带偏置的随机游走生成节点序列，再拿这些序列去训练一个类似 word2vec 的模型，从而把每个节点映射成稠密向量。使用起来很直接：传入一个 NetworkX 图，调一下游走长度、p 和 q 这几个超参数，就能得到 gensim 模型，可以查询相似节点，也能把向量存下来复用。它还顺带提供了边嵌入工具，方便做链接预测。项目目前处于维护状态，在 Windows 上并行可能会有问题，不过对于中小规模的图实验来说，它依然是个实用且文档清晰的起点。