Network Embedding — Node2Vec, DeepWalk, LINE

Rrprezantimi i rrjetit (Network embedding) është një familje metodash të mësimit të përfaqësimeve që i hartëzon çdo nyje të një grafi në një vektor të dendur, me dimension të ulët, duke ruajtur vetitë strukturore të rrjetit. Qasja u formalizua për të dhënat e rrjeteve sociale nga Perozzi, Al-Rfou, dhe Skiena me DeepWalk (2014), e cila përshtati modelin skip-gram të Word2Vec për ecje të rastit (random walks) në grafë, dhe u zgjerua nga Grover dhe Leskovec me Node2Vec (2016), e cila prezantoi një ecje të rastit të anuar (biased random walk) që balancon eksplorimin me gjerësi të parë (breadth-first) dhe me thellësi të parë (depth-first). Këto përfaqësime i shndërrojnë të dhënat relacionale në vektorë tiparesh (feature vectors) që klasifikatorët standardë të mësimit makinerik dhe algoritmet e grupimit mund t'i përdorin drejtpërdrejt.