该研究提出了一种学习多个图节点表示的方法，该方法基于一个本地社区的原则性分解来编码节点的角色，并展示了在多种图形上联合预测任务中的最新成果，从而减少了 90% 的错误率，同时还显示出这些嵌入允许了对学习社区结构的有效视觉分析。

May, 2019

该研究论文讨论了节点嵌入、个性化 PageRank、图拓扑以及基于 PPR 的嵌入方法对各种下游任务的优势的解释性分析。

May, 2024

本文提出了一种新的无向图嵌入方法，通过建模节点的连边函数，并结合从随机游走中抽样的信息，对图的联通结构进行表达，从而提高了学到的嵌入空间的表现和空间效率。该方法在社交网络、蛋白质相互作用等数据集上均取得了较好的表现。

May, 2017

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

FastRP 是一种用于学习图中分散式节点表示的可扩展和高性能算法，其构建了捕捉图中传递关系的节点相似度矩阵，利用非常稀疏的随机投影进行维度缩减，并迭代计算节点嵌入，从而达到了与 DeepWalk 和 node2vec 相当甚至更好的性能。

Aug, 2019

提出一种基于交通时间的网络嵌入的高效数值实现，使用扩散小波算法得到的网络上的扩散过程的稀疏逼近。通过随机梯度下降法，并对绿函数的低维表示进行采样，计算节点嵌入，并通过多个示例展示了该方法在数据聚类和多标签分类方面的有效性，并比较了其在效率和准确性方面相对于现有方法的性能。还讨论了理论问题来证明该方案的合理性。

Aug, 2023

将图编码嵌入方法扩展到包括加权图、距离矩阵和核矩阵等一般图模型，证明该方法满足大数定律和中心极限定理，能够在一定条件下实现渐近正态性，并通过一系列实验证实了这些理论发现。

May, 2024

本文介绍一种学习图嵌入的简单、有效方法，通过密集向量表示来近似节点之间的距离，以反映用户定义的图距离度量，避免了直接在图结构上进行操作引起的低效性，证明该方法在语义相似性和词义消歧任务上的表现比其他图嵌入方法更优秀，同时在 WordNet 和两个知识库图上进行了评估。

Jun, 2019

本文介绍了一种针对海量图形的基于节点重加权 PageRank（NRP）的同质网络嵌入方法。经实验证明，与现有的 18 种解决方案相比，NRP 在链接预测、图形重建和节点分类方面的效果更好，且速度更快。

Jun, 2019

该研究提出了第一个统一的理论框架，将节点嵌入和结构图表示相结合，通过不变量理论证明了结构表示和节点嵌入之间的关系，证明了能够使用节点嵌入执行的所有任务也都可以通过结构表示执行，并且介绍了新的指南来生成和使用节点嵌入，修复了现有标准操作程序的显著缺点。

Oct, 2019