基于图查询可达性的节点嵌入

该问题的解决方法是使用DeepWalk算法生成节点嵌入表示，并利用这些嵌入来建立图查询可达性模型。 以下是实现此方法的示例代码：

import networkx as nx
from gensim.models import Word2Vec

#构建图
G = nx.read_edgelist('graph.txt', create_using=nx.DiGraph())
#执行DeepWalk算法
deep_walk = DeepWalk(G, num_walks=50, walk_length=10)
walks = deep_walk.execute()
#训练Word2Vec模型
model = Word2Vec(walks, size=128, window=5, min_count=0, sg=1,hs=0,negative=10)
#生成节点嵌入表示
embedding_dict = {}
for node in G.nodes():
    embedding_dict[node] = model.wv[node]
    
#查询可达性
source_node = 1
target_node = 10
#将源节点和目标节点转换为嵌入向量
source_embedding = embedding_dict[str(source_node)]
target_embedding = embedding_dict[str(target_node)]
#计算它们之间的距离
distance = distance_metric(source_embedding, target_embedding)
#如果距离小于阈值，则可达；否则不可达
if distance < threshold:
    print("可达")
else:
    print("不可达")

以上代码中，首先使用networkx库构建了一个有向图，然后执行DeepWalk算法，生成节点嵌入表示。 此后，使用Word2Vec库训练了嵌入模型，并使用生成的嵌入字典表示了每一个节点。 最后，可以使用节点嵌入来计算两个节点之间的距离，并判断它们是否可达。