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利用图神经网络学习地理嵌入
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新的节点嵌入方法，通过最小化相对熵和非线性地理路径，将节点编码为概率密度函数。实验结果表明，该方法在保留全局地理信息方面优于现有模型，并在无监督设置下表现出色。
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关键要点
- 提出了一种新型的节点嵌入方法
- 通过全局最小化成对相对熵和非线性的图地理路径进行节点编码
- 节点被编码为测量空间上的概率密度函数
- 研究了该方法的几何性质和有效的学习过程
- 实验结果表明该方法在保留全局地理信息方面优于现有模型
- 在无监督设置下，该方法在各种评估指标上表现出色
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