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RegD: Hierarchical Embeddings via Geometric Region Distances
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内容提要
本研究提出了RegD，一个新的欧几里得框架，旨在解决分层数据在低维空间中的嵌入优化问题。通过引入深度距离和边界距离度量，RegD有效保留了超曲线空间的表示能力，并编码区域之间的包含关系。实证结果表明，RegD在多个现实世界数据集上显著优于现有方法，展现了广泛的应用潜力。
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关键要点
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本研究提出了RegD，一个新的欧几里得框架，旨在解决分层数据嵌入在低维空间中的优化问题。
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RegD通过引入深度距离和边界距离度量，有效保留了超曲线空间的表示能力。
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RegD明确编码了区域之间的包含关系，增强了嵌入的表达能力。
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实证结果表明，RegD在多个现实世界数据集上显著优于现有方法，展现了广泛的应用潜力。
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