隨機區塊模型

深度分析

圖神經網路球面指紋：基於隨機區塊模型的圖形嵌入與相似度檢索

研究提出將訓練好的圖神經網路透過隨機區塊模型映射至單位球面，形成低維指紋以供視覺化與最近鄰檢索，並討論高維測度集中對球面方法的限制。此方法基於圖形切距的緊緻性、Frieze‑Kannan 弱正則性引理及訊號圖形的 Lipschitz 性質，提供跨模型比對的統一框架。