Graph.
一步遠的 {s1, s2, s3}。 DFS 是 macro-view，會考慮比較遠的節點。如下圖所示，會走到距離 u 比較遠的 {s4, s5, s6}。 Source: [1] 做法 使用 biased fixed-length random walk 以產生 N_R(u)，利用兩個參數來決定要下一步要怎麼走： return parameter p：回到前一個 node 的機率。 in-out parameter q：要走 BFS 或是 DFS，可視為 BFS 和 DFS 的比值。 以下圖為例，目前經過 edge (s₁, w) 走到 w，下一步有三個選擇： 走回 s₁：黃色路徑，機率為