Почему метод случайных блужданий важен в анализе графовых данных?

Метод случайных блужданий важен в анализе графовых данных по нескольким причинам:

• Выделение сообществ. www.braintools.ru Основная идея метода в том, что за счёт более плотных связей внутри графа и менее плотных снаружи вероятность остаться внутри одного сообщества при случайном перемещении по рёбрам заметно выше, чем выйти из него. www.braintools.ru
• Векторизация вершин. habr.com Метод позволяет перевести узлы графа в низкоразмерное пространство. habr.com Это даёт возможность использовать их в различных алгоритмах машинного обучения, таких как классификация, кластеризация и предсказание связей между вершинами. habr.com
• Обогащение входных данных. synthical.com Случайные блуждания по графам помогают обогатить входные данные графической нейронной сети. synthical.com
• Применение в задачах рекомендаций. istina.msu.ru Метод позволяет построить рекомендации для пользователя, запустив случайные блуждания из соответствующей пользователю вершины и остановив их после определённого числа шагов. istina.msu.ru

Таким образом, метод случайных блужданий помогает в различных задачах анализа графовых данных, что делает его важным инструментом для работы с такими данными.