做推薦系統時，以每個商品為節點，用戶的點擊序列生成商品和商品之間的邊，這樣生成了一個300萬節點大小的圖，但是在做node2vec時，計算轉移概率就要花費幾千小時，后來改成deepwalk方法，建模仍要很長時間（目前已經運行10小時），而這僅僅是開始的建模，還沒有開始訓練生成詞向量。我記得在實作node2vec方法時，看見有人說他們公司一兩百萬節點，需要7個小時運行node2vec，為什么我的這么慢呢？是我的建模程序錯了么？
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標籤：人工智能技術
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