本文介绍了subgraph2vec，一种结合深度学习和图形核技术的新方法，用于从大型图中学习子图的潜在表示。实验结果表明，subgraph2vec在监督和无监督学习任务中均优于传统图形核方法，显著提高了分类器的准确性。

在本研究中，我们介绍了一种名为 subgraph2vec 的知识图谱嵌入方法，通过在用户定义的子图内运行 walks，用于链接预测，并证明我们的方法在大多数情况下具有更好的性能。