本研究提出了一种基于图的楼层分离方法，利用Wi-Fi指纹轨迹解决复杂多层环境中的垂直定位问题。通过Node2Vec生成低维嵌入，并结合K-means聚类，准确率达到68.97%，优于传统算法，为室内定位研究奠定基础。

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，将每个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。