여러 종류의 정보망
방향이 없거나 있는 네트워크와 가중치가 있는 네트워크를 다룬다. 시각화와 노드 분류 및 연결 예측 등에 사용할 낮은 차원의 표현을 목표로 한다.
구조 보존과 간선 표본
네트워크의 국소 및 전역 구조를 함께 보존하도록 목적 함수를 설계했다. 고전적인 확률적 경사 하강의 제약을 다루기 위해 간선 표본 추출 알고리즘도 제안했다.
큰 네트워크의 평가
원 연구는 언어 네트워크와 사회 네트워크 및 인용 네트워크에서 방법을 평가했다. 수백만 노드 규모의 실제 정보망을 다루는 효율과 임베딩의 후속 과제 성능을 함께 조사했다.