大規模網絡表示學習庫GraphVite安裝

GraphVite重新實現了DeepWalk，LINE，Node2vec等方法，速度提高了幾十倍，的確牛，不知道啥時候也能把我們等方法也實現上去，哈哈。

這個Tangjian實驗室提出了LINE，面向大規模的網絡表示學習方法，同一時期，Tangjie也提出了另一個NetSMF，也是很不錯。但是相比之下，還是GraphVite速度更快，支持方法也更廣泛。實際上這三種方法DeepWalk，LINE，Node2vec實在差不了多少。

安裝這玩意真夠折騰的，首先檢查gcc版本，gcc -v，gcc版本在4.9以下估計要危險，編譯可能會出錯。

conda安裝，否則慢成狗，記得配鏡像。

conda安裝需要：

1. conda config --add channels conda-forge

2. conda install -c milagraph -c conda-forge graphvite

但是樓主在安裝graphvite的時候，它還沒有及時更新到鏡像裏。相對其它的包，只有它慢成狗。

graphvite-0.2.0      | 51.6 MB   | ######################4                                     |  38% 

一開始嘗試編譯安裝，在編譯的過程需要安裝：pybind11, log4xx, flag等等一大堆，最終不行。所以只能用conda來安裝。

安裝完畢，試試

graphvite baseline quick start

嘗試使用LINE在Blogcatalog數據集上，得到的結果還是不錯的

ipython

>>> import pickle
>>> with open("line_blogcatalog.pkl", "rb") as fin:
>>>     blogcatalog = pickle.load(fin)
>>> names = blogcatalog.id2name
>>> embeddings = blogcatalog.vertex_embeddings
>>> print(names[1024], embeddings[1024])