node2vec是否支持负边权重？

node2vec是一种用于学习节点嵌入的图表示学习算法，它基于随机游走来捕捉节点之间的结构信息。在node2vec中，负边权重是指边的权重为负数的情况。

然而，node2vec本身并不直接支持负边权重。它是基于随机游走的思想，通过探索节点的邻居节点来学习节点的表示。在随机游走过程中，节点的邻居节点被视为正样本，而非邻居节点则被视为负样本。因此，node2vec更适用于处理无向图或正边权重的图。

对于包含负边权重的图，可以考虑使用其他图表示学习算法或对node2vec进行修改来支持负边权重。一种可能的方法是将负边权重转换为正边权重，例如通过取绝对值或进行归一化处理。另外，也可以探索其他图表示学习算法，如DeepWalk、LINE等，它们可能更适合处理包含负边权重的图。

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