学习基于角色的图嵌入
本论文介绍了带标记的随机游走的概念，以此为基础对现有的一些利用随机游走的算法如 DeepWalk、node2vec 等进行了推广，可适用于传导学习、归纳学习以及具备属性的图形数据，并在多个领域的各种图形上验证了该算法的有效性。
Sep, 2017
该论文提出了一个基于随机游走的图嵌入分析框架，包括三个组件：随机游走过程、相似性函数和嵌入算法，该框架不仅可以分类许多现有方法，而且自然地激发新方法，通过它，我们演示了改进下游任务性能的多个尺度嵌入的新方法。此外，我们还发现，基于自协方差相似性的嵌入，在与点积排名进行链路预测时，比基于点互信息相似性的最先进方法表现提高了多达 100％。
Oct, 2021
在本研究中，我们介绍了一种名为 subgraph2vec 的知识图谱嵌入方法，通过在用户定义的子图内运行 walks，用于链接预测，并证明我们的方法在大多数情况下具有更好的性能。
May, 2024
在本文中，我们提出了一种新颖的方法，通过采用交替随机游走策略来生成特定角色的顶点邻域，并在相应的源 / 目标角色中训练节点嵌入，以在完全利用有向图的语义的同时，为有向图中的两个不同节点角色维护单独的视图或嵌入空间，成功地解决了先前方法无法对边的定向性进行编码或其编码不能在不同任务中进行推广的问题，并在几个真实世界数据集上展示了我们方法的有效性，我们表明我们的嵌入是稳健，可推广和在多种任务和图表现良好，并且在节点分类任务中始终优于基线模型。
Oct, 2018
本文提出了一种名为 residual2vec 的新型图嵌入方法，通过使用随机图来去除不同结构偏见，不仅改善了链接预测和聚类性能，还允许我们在图嵌入中明确地建模突出的结构特性。
Oct, 2021
提出基于偏置随机游走的可扩展无监督特征学习算法 BiasedWalk，适用于网络的降维和链接预测等任务，并在实验中显示它的优越性。
Sep, 2018
RDF2vec 是一种知识图谱嵌入机制，从知识图中提取实体的序列，然后使用 word2vec 算法计算实体的向量表示，新引入的 e-walks 和 p-walks 强调实体的结构或邻域，可用于创建重点相似性或相关性的嵌入。
Apr, 2022