在网络数据中的顶点分类和链接预测等许多问题可以是求象嵌入的曲线图，并且已知许多算法用于构造这种嵌入斑点。但是，难以使用图形来捕获顶点的非二进制关系。这些复杂关系更自然地作为超图。虽然神经图是图形的概括，最先进的图形嵌入技术对于在合理的时间准确地在大型超图上求解预测和分类核对。在本文中，我们介绍了NetVec，这是一种新的多级框架，可用于可扩展的未经监督的超图嵌入，可以使用几分钟内与数百万节点和Hypereed的超图嵌入算法Toproduce嵌入式嵌入式。
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