【简介】2020 年初，新冠肺炎疫情骤然爆发。在应对新冠疫情方面，我国采取了许多措施进行疫情防控，其中一项举措就是一旦发现患者，就要对其所有密切接触者进行隔离观察。从科学的角度来考察密切接触者问题，其背后蕴藏着巨大的社交网络。但是随着确诊人数的不断增多，密切接触者也显著增加，这张社交网络变得越来越大，传统的图表示方法不仅非常消耗存储空间，处理起来也不现实。于是产生了一种新的图表示方法——图嵌入，能够为网络中的节点学习低维稠密的向量表示，并且可应用于节点分类、链接预测和可视化等任务，具有实际的应用价值。

【作者】吴雨桐