mwell70/node2vec

node2vec 是图嵌入领域的经典算法实现，把网络中的节点映射成低维向量，让「图」这种结构化数据也能被机器学习模型直接使用。这个 Python 版本基于 networkx 和 gensim，通过带偏置的随机游走采样节点序列，再用 skip-gram 训练向量，还支持把节点对组合成边向量。典型场景包括：社交网络里找兴趣相似的用户、电商推荐中发现关联商品、风控里识别异常连接的账户，或者给下游的分类、聚类、链接预测任务提供特征。如果你在做图机器学习、知识图谱或推荐系统，需要把图结构转成稠密特征，这个库能省去自己实现游走和训练的功夫；它也常被用作理解后续 GraphSAGE、GAT 等方法的入门参照。纯做 NLP、CV 或大模型应用的读者关系不大，图数据不是你的输入就不用看。

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