Uma Pesquisa Abrangente sobre Embedding de Grafos: Problemas, Técnicas e Aplicações

O grafo é uma representação de dados importante que aparece em uma ampla diversidade de cenários do mundo real. A análise de grafos eficaz proporciona aos usuários uma compreensão mais profunda do que está por trás dos dados e, assim, pode beneficiar muitas aplicações úteis, como classificação de nós, recomendação de nós, previsão de links, etc. No entanto, a maioria dos métodos de análise de grafos sofre com os altos custos de computação e espaço. O embedding de grafos é uma forma eficaz e eficiente de resolver o problema da análise de grafos. Ele converte os dados do grafo em um espaço de baixa dimensões no qual a informação estrutural do grafo e as propriedades do grafo são preservadas ao máximo. Nesta pesquisa, realizamos uma revisão abrangente da literatura sobre embedding de grafos. Primeiro, apresentamos a definição formal de embedding de grafos, bem como os conceitos relacionados. Depois disso, propomos duas taxonomias de embedding de grafos que correspondem aos desafios existentes em diferentes configurações do problema de embedding de grafos e como o trabalho existente aborda esses desafios em suas soluções. Finalmente, resumimos as aplicações que o embedding de grafos possibilita e sugerimos quatro promissoras direções de pesquisa futura em termos de eficiência computacional, configurações de problemas, técnicas e cenários de aplicação.