Latent Graph Embedding (Embeddings de Grafo Latente)

Técnica en el ámbito del aprendizaje automático que busca representar grafos en espacios vectoriales de menor dimensión, preservando sus relaciones estructurales.

Permite transformar nodos o regiones de un grafo en vectores latentes que capturan información relevante de conexiones y similitudes.

Facilita tareas como la detección de comunidades, predicción de enlaces y clasificación de nodos, al hacer más manejable la complejidad de los grafos.

Utiliza métodos como factorización matricial, grafos basados en redes neuronales o algoritmos de optimización probabilística.

Es ampliamente empleado en aplicaciones como análisis de redes sociales, sistemas de recomendación y comprensión de interacciones moleculares.