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

本文提出了一种无监督排序结构化图嵌入的框架，分析了结构化嵌入的特性和被嵌入的预定义节点特征，以达到提高解释性的目的。

Jun, 2023

本篇论文介绍了结构角色和社群的概念，阐明了二者的本质区别，探讨了通过随机游走、特征扩散等机制实现社群或角色结构嵌入的方法，并分析了适用于社群或角色结构嵌入的应用和数据特征。

Aug, 2019

本篇论文介绍了 PhUSION，这是一种用于计算结构和位置节点嵌入的基于接近度的统一框架，通过聚合节点嵌入，得到模拟先前的图特征学习和核方法丢失信息的图层次特征，主要适用于节点和图层次的机器学习。

Feb, 2021

该研究介绍了 HyperS2V，一种以超级网络的结构相似性为中心的节点嵌入方法。研究通过建立超级度的概念来捕捉超级网络中节点的结构特性，并提出了一种用于衡量不同超级度之间结构相似性的新函数。最后，利用多尺度随机游走框架生成结构嵌入。通过在玩具网络和真实网络上进行的一系列内部和外部实验，结果表明 HyperS2V 在可解释性和对下游任务的适用性方面表现出优越性。

Nov, 2023

本文介绍了网络嵌入方法的发展和分类，包括结构、属性、有监督、非监督等多种方法，并讨论了其评价指标和未来发展方向以及在构建有效系统中的应用。

Nov, 2017

本文探讨网络嵌入在双曲空间中的应用，提出一种新的框架可以在超空间嵌入节点的结构角色，并在实际网络中进行了评估，结果表明超空间比欧几里得空间更有效地学习节点的结构表示。

Nov, 2020

本研究介绍了一种用于学习节点结构结构标识的潜在表示的新型灵活框架 struc2vec，它使用分层来在不同尺度上测量节点相似性，并构建多层图来编码结构相似性和生成节点的结构上下文，数值实验表明其在节点表示的任务中表现优异。

Apr, 2017

本文提出了一种基于网络结构和社交演员属性相似性的社交网络嵌入框架，在节点分类和链接预测任务上均实现了显著的性能提升，比如在链接预测任务上相比 node2vec 提高了 8.2%。

May, 2017

SPINE 是一种具有归纳性的网络嵌入方法，可以同时捕捉节点之间的局部距离和任意距离的结构信息，并能够有效地处理未见节点。该方法在基准数据集上取得了超越现有技术的结果。

Feb, 2018