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图嵌入模型及其在数据降维中的应用的中期报告
一、研究背景
在数据分析过程中，经常需要将高维数据降维为低维数据以进行更有效的处理和分析。图嵌入技术是一种常用的降维方法，它能够将复杂的图形结构表示为低维向量，可应用于很多领域，如社交网络分析、自然语言处理、生物信息学等。因此，图嵌入技术的研究及其应用在实际问题中具有重要的意义。
目前，已经出现了多种图嵌入模型，如DeepWalk、Node2Vec、LINE、GraRep等。这些模型能够将图中的节点映射到低维向量空间中，其中距离近的节点在向量空间中也会有较近的距离，从而保留了原始图中的结构信息。
二、研究计划及进展
本次研究计划主要针对图嵌入模型及其在数据降维中的应用进行探究研究，并实现一个基于图嵌入模型的数据降维算法。在前期研究中，已经完成了以下工作：
1.综述了图嵌入的研究现状及常见模型的原理和应用领域。
2.选择了一些优秀的图嵌入模型进行了比较和分析，包括DeepWalk、Node2Vec、LINE、GraRep等。
3.实现了DeepWalk模型，并在某些数据集上对其进行了验证和评估。
目前正在进行的工作：
1.实现其他模型，如Node2Vec、LINE、GraRep等，对模型进行比较和分析。
2.探究不同模型在不同数据集上的表现和适用范围，分析其优缺点，以选择合适的模型对数据进行降维。
3.基于图嵌入模型提出一种新的数据降维算法，并在实验中验证其性能和可用性。
三、预期贡献
本次研究将通过对图嵌入模型的探究和应用，提出一种新的数据降维算法。相比其他传统降维方法，该算法将保留原始数据的结构信息，从而能够更好地应用于一些需要保留数据结构特征的领域。同时，本次研究也将拓展图嵌入的应用领域，为图数据分析和处理提供新的思路和方法。