ネットワーク科学は、ソーシャルネットワーク解析や生物モデリングなど多様な応用において、ノード表現学習の変革的力によって急激な注目を集めてきた。従来の浅層埋め込み（shallow embedding）アルゴリズムはネットワーク構造を効果的に捉えることができるが、未観測ノードへの一般化能力に大きな限界を抱えている。本論文は、この課題に取り組むために「誘導型浅層ノード埋め込み（Inductive Shallow Node Embedding）」を提案するという主要な貢献を果たす。これは、浅層埋め込みを誘導学習（inductive learning）の領域に拡張する画期的なアプローチであり、各ノードの局所的近傍構造を効果的に捉えるための新規なエンコーダアーキテクチャを採用している。このアーキテクチャにより、訓練時に未遭遇したノードに対しても高い一般化性能を達成できる。特に、データセット内のノイズに起因する性能低下を回避するため、一般化におけるロバスト性が不可欠である。本モデルにおいて、追加ノイズ項の共分散がノードの隣接ノード数（次数）と逆比例することを理論的に証明した。また、ノード埋め込みのロバスト性を定量的に評価するための数学的下限を提示するというもう一つの貢献も行われた。この下限は、特にパラメータノイズが存在する状況において、従来の浅層埋め込み手法に比べて優れたロバスト性を示すことを確認している。実験評価では、動的ネットワークにおいて本手法が、学習時に接触したノードと比較して、さまざまなベンチマークで未観測ノードに対して90％以上の性能を一貫して達成していることが示された。実証的評価の結果、本手法は、誘導的および従来型のトランスダクティブなタスクの両方において、多数のデータセットで競合手法を上回る性能を発揮することが確認された。