RegD: Hierarchical Embeddings via Geometric Region Distances

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。