本研究探讨了在曲线里曼尼流形中提高图像嵌入表现的方法，实验结果表明新模型在保留全局地理信息和网络分析方面优于传统嵌入。研究还展示了动态边缘曲率和Ricci流等方法在数据挖掘中的应用潜力。

本研究通过矩阵流形学习和优化图嵌入，提高了图像嵌入在曲线里曼尼流形中的表现。实验结果表明，我们的方法在衡量图形属性的指标上优于超球体和椭球嵌入，为非欧几里得句子嵌入提供了新的证据。