节点嵌入

节点嵌入通常用作下游机器学习任务的输入，例如节点分类、链接预测和 kNN 相似度图构建。

通常，用于构建嵌入和训练下游模型的图与用于进行预测的图不同。与我们仅从某个分布中获得独立样本流的普通机器学习相比，我们现在有了用于生成一组带标签样本的图。因此，我们必须确保训练样本集代表从预测图派生的带标签样本集。为了使这可行，嵌入算法需要满足某些条件，我们将此类算法称为归纳 ^[1]。

在 GDS 库中，算法

是归纳的。

非归纳的嵌入算法我们称为转导。它们的用法应限制在测试图和预测图相同的场景。例如，Node2Vec 就是此类算法。