图嵌入是指将图节点表示为向量的过程，这些向量对图的关键信息（例如语义和结构细节）进行编码，从而允许机器学习算法和模型对其进行操作。换句话说，它们基本上是低维、紧凑的图表示，将关系和结构数据存储在向量空间中。与传统的图表示相反，图嵌入将复杂的图结构压缩为密集向量，同时保留关键的图特征，从而可能节省处理时间和金钱。有没有想过，你的社交媒体如何知道向你推荐你从未知道的完美朋友？或者你的手机如何在你上路之前预测交通拥堵？答案就在一个叫做图的隐藏世界里，图是连接网络，就像连接人、地点和事物的线。为了理解这些网络，我们需要一个翻译器：图嵌入。
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