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广度优先搜索和深度恒定重启随机行走的预期运行时间比较
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于随机游走的超图标签传播新方法，通过预期命中时间估计节点距离，并引入困惑随机游走以处理复杂超图。与DeepWalk相比，FRW在小目标数量时计算效率更高，且时间复杂度接近线性，优于DeepWalk。
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关键要点
- 提出了一种基于随机游走的超图标签传播新方法。
- 节点距离通过随机游走的预期命中时间进行估计。
- 引入困惑随机游走以处理复杂超图。
- 与DeepWalk进行基准测试，FRW在小目标数量时计算效率更高。
- FRW的时间复杂度接近线性，优于DeepWalk。
❓
延伸问答
什么是基于随机游走的超图标签传播新方法？
这是一种通过预期命中时间估计节点距离，并引入困惑随机游走来处理复杂超图的方法。
FRW与DeepWalk相比有什么优势？
在小目标数量时，FRW的计算效率更高，且时间复杂度接近线性，优于DeepWalk。
如何估计节点距离？
节点距离通过随机游走的预期命中时间进行估计。
困惑随机游走的作用是什么？
困惑随机游走用于更好地描述高度复杂的实际超图。
FRW的时间复杂度如何？
FRW的时间复杂度对于大型稀疏超图近似为线性。
这篇文章的主要贡献是什么？
文章提出了一种新型的基于随机游走的超图标签传播方法，并与DeepWalk进行了基准测试。
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