يقوم هذا البحث بدراسة مشكلة تضمين شبكات المعلومات الضخمة جدًا في فضاءات متجهية ذات أبعاد منخفضة، وهي مهمة مفيدة في العديد من الأعمال مثل التصوير المرئي، تصنيف العقد (النود)، وتوقع الروابط. معظم طرق تضمين الرسوم البيانية الحالية لا تكون قابلة للتوسع لشبكات المعلومات الحقيقية التي تحتوي عادةً على ملايين العقد. في هذا البحث، نقترح طريقة جديدة لتضمين الشبكات تُسمى "LINE" (خط)، والتي تناسب أنواعًا متعددة من شبكات المعلومات: غير الموجهة، الموجهة، و/أو ذات الأوزان. تقوم هذه الطريقة بتحسين دالة هدف تم تصميمها بدقة بهدف الحفاظ على بنية الشبكة المحلية والعالمية. تم اقتراح خوارزمية عينات الحواف التي تعالج قيود التدرج العشوائي الكلاسيكي وتحسن كفاءة الاستدلال وفعاليته. تثبت التجارب التجريبية فعالية LINE في مجموعة متنوعة من شبكات المعلومات الحقيقية، بما في ذلك شبكات اللغة، شبكات التواصل الاجتماعي، وشبكات الاقتباس. الخوارزمية عالية الكفاءة حيث يمكنها تعلم تضمين شبكة تحتوي على ملايين العقد ومليارات الحواف خلال ساعات قليلة على جهاز حاسوب واحد عادي. يتوفر شفرة المصدر لـ LINE عبر الإنترنت.