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圖學習【參考資料2】-知識補充與node2vec代碼注解( 三 )

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[INFO] 2022-11-11 14:38:49,133 [link_predict.py:199]: Step 170 Train Loss: 0.454199 Train AUC: 0.954936[INFO] 2022-11-11 14:38:49,260 [link_predict.py:223]:Step 170 Test Loss: 0.454974 Test AUC: 0.954118[INFO] 2022-11-11 14:38:51,997 [link_predict.py:199]: Step 180 Train Loss: 0.452219 Train AUC: 0.955133[INFO] 2022-11-11 14:38:52,122 [link_predict.py:223]:Step 180 Test Loss: 0.453069 Test AUC: 0.954312[INFO] 2022-11-11 14:38:54,851 [link_predict.py:199]: Step 190 Train Loss: 0.450969 Train AUC: 0.955254[INFO] 2022-11-11 14:38:54,978 [link_predict.py:223]:Step 190 Test Loss: 0.451892 Test AUC: 0.954428[INFO] 2022-11-11 14:38:57,714 [link_predict.py:199]: Step 200 Train Loss: 0.450440 Train AUC: 0.955305[INFO] 2022-11-11 14:38:57,842 [link_predict.py:223]:Step 200 Test Loss: 0.451436 Test AUC: 0.954473 1. 回顧并總結了圖的基本概念 。<br>2. 學習思考算法實現的代碼思路--Node2Vec的實現以及RandomWalk的實現 。<br>3. 對源碼閱讀能力的提升 。<br>其它相關筆記:<br>關于圖計算&圖學習的基礎知識概覽：前置知識點學習（PGL）[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1圖機器學習(GML)&圖神經網絡(GNN)原理和代碼實現(前置學習系列二）：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1<br>* 如果我的項目對你有幫助不如點一個心，fork一下，以備可以常復習哦！【圖學習【參考資料2】-知識補充與node2vec代碼注解】

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