Abstract-Graph är en viktig datarepresentation som förekommer i en mängd olika verklighetsscenarier. Effektiv grafanalys ger användare en djupare förståelse av vad som ligger bakom data, och därmed kan gynna en hel del användbara program såsom nodklassificering, nodrekommendation, länk förutsägelse, etc. De flesta grafanalysmetoder lider dock av de höga beräknings- och rymdkostnaderna. Grafisk inbäddning är ett effektivt men effektivt sätt att lösa problemet med grafanalys. Den omvandlar grafdata till ett utrymme med låga dimensioner där grafens strukturinformation och grafegenskaper är maximalt bevarade. I den här undersökningen gör vi en omfattande genomgång av litteraturen i grafen. Vi introducerar först den formella definitionen av grafen inbäddande samt de relaterade begreppen. Därefter föreslår vi två taxonomier av grafen inbäddning som motsvarar vilka utmaningar som finns i olika diagram inbäddande probleminställningar och hur det befintliga arbetet tar itu med dessa utmaningar i sina lösningar. Slutligen sammanfattar vi de tillämpningar som grafen inbäddar möjliggör och föreslår fyra lovande framtida forskningsriktningar när det gäller beräkningseffektivitet, probleminställningar, tekniker och tillämpningsscenarier.
Den främsta motivationen bakom denna trend är att kunna omvandla en graf till ett lågdimensionellt utrymme där dess strukturella information och egenskaper är maximalt bevarade REF.
A Comprehensive Survey of Graph Embedding: Problems, Techniques, and Applications
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}