复杂网络分析的最新进展为不同领域的应用开辟了广泛的可能性。网络分析的功能取决于节点特征。基于拓扑的节点特征是对局部和全局空间关系和节点连接结构的实现。因此，收集有关节点特征的正确信息和相邻节点的连接结构在复杂网络分析中在节点分类和链接预测中起着最突出的作用。目前的工作介绍了一种新的特征抽象方法，即基于嵌入匿名随机步行向量上的匿名随机步行，即过渡概率矩阵（TPM）。节点特征向量由从预定义半径中的一组步行中获得的过渡概率组成。过渡概率与局部连接结构直接相关，因此正确嵌入到特征向量上。在节点识别/分类中测试了建议的嵌入方法的成功，并在三个常用的现实世界网络上进行了链接预测。在现实世界网络中，具有相似连接结构的节点很常见。因此，从类似网络中获取新网络预测的信息是一种显着特征，它使所提出的算法在跨网络概括任务方面优于最先进的算法。

图形嵌入，代表数值向量的本地和全局邻域信息，是广泛的现实系统数学建模的关键部分。在嵌入算法中，事实证明，基于步行的随机算法非常成功。这些算法通过创建许多随机步行，并重新定义步骤来收集信息。创建随机步行是嵌入过程中最苛刻的部分。计算需求随着网络的规模而增加。此外，对于现实世界网络，考虑到相同基础上的所有节点，低度节点的丰度都会造成不平衡的数据问题。在这项工作中，提出了一种计算较少且节点连接性统一抽样方法。在提出的方法中，随机步行的数量与节点的程度成比例地创建。当将算法应用于大图时，所提出的算法的优点将变得更加增强。提出了使用两个网络（即Cora和Citeseer）进行比较研究。与固定数量的步行情况相比，提出的方法需要减少50％的计算工作，以达到节点分类和链接预测计算的相同精度。