节点嵌入

节点嵌入通常用作下游机器学习任务（例如节点分类、链接预测和 kNN 相似性图构建）的输入。

用于构建嵌入和训练下游模型的图通常与进行预测的图不同。与我们只有来自某个分布的独立示例流的普通机器学习相比，我们现在使用图来生成一组标记示例。因此，我们必须确保训练示例集能够代表从预测图派生的标记示例集。为了实现这一点，嵌入算法需要满足某些条件，我们将此类算法称为归纳式 ^[1]。

在 GDS 库中，以下算法

是归纳式的。

非归纳式的嵌入算法我们称之为转导式。它们的使用应仅限于测试图和预测图相同的情况。此类算法的一个例子是 Node2Vec。