Qu et al. [1]} use an attention mechanism to embed multiplex networks into a single collaborated embedding.
Wang et al. [2]} propose an attention based method called HAN for merging node embedding from different layers.
Chu et al. [3]} propose CrossMNA which leverages cross-network information for network alignment.
Yan et al. [4]} introduce DINGAL for dynamic knowledge graph alignment.
Jing et al.[5]} propose TGCN for modeling high-order tensor graphs.

Qu et al. [1] используют механизм внимания для встраивания мультиплексных сетей в одно совместное вложение.

Wang et al. [2] предлагают метод на основе внимания, называемый HAN, для объединения встраивания узлов из разных слоев.

Chu et al. [3] предлагают CrossMNA, который использует информацию о кросс-сетях для выравнивания сетей.

Yan et al. [4] представляют DINGAL для динамического выравнивания графа знаний.

Jing et al. [5] предлагают TGCN для моделирования графов высокого порядка тензоров.