구조적 정체성
노드를 네트워크 구조와 다른 노드에 대한 관계에 따라 식별하는 대칭성 개념에 주목한다. 단순한 연결 근접성뿐 아니라 구조적으로 어떤 역할에 놓이는지를 표현하려는 접근이다.
여러 규모의 유사도
계층을 사용해 서로 다른 규모에서 노드 유사성을 측정한다. 이어 구조 유사성을 담는 다층 그래프를 구성하고 이를 통해 각 노드의 구조적 문맥을 생성한다.
역할 중심의 분류
생성한 문맥에서 구조적 정체성의 잠재 표현을 학습한다. 원 연구는 강한 구조적 정체성을 포착하는 능력과 이러한 정보에 더 의존하는 분류 과제의 성능을 수치 실험으로 평가했다.