1、社交关系用户graph embedding算法调研

graph embedding类型：

基于RandomWalk：DeepWalk，Node2Vec（随机游走）

基于AutoEncoder：SDNE（自编码）

基于CNN：GCN，FastGCN，Nettack

其他：LINE（一二阶相似度，KL散度优化）

算法idea：

（1）deepwalk

构建图网络，随机游走产生序列，word2vec学习节点embedding

算法复杂度：

（2）line

构建图网络，一二阶相似度优化，学习节点embedding

算法复杂度：

（3）sdne

构建图网络，一二阶相似度有监督深度学习模型（encode&decode）联合一二阶优化

算法复杂度：

（4）node2vec

构建图网络，综合BFS和DFS产生随机游走序列，word2vec学习节点embedding

算法复杂度：

由于算法复杂度和社交关系数据量，选择line算法