Identidade estrutural é um conceito de simetria, no qual vértices em uma rede são identificados de acordo com a estrutura da rede e com seus relacionamentos com outros vértices. A identidade estrutural tem sido estudada na teoria e na prática durante as últimas décadas, mas, somente recentemente, técnicas para aprendizado de representações latentes vêm sendo utilizadas neste contexto. Este trabalho apresenta o struc2vec, um framework inovador e flexível, utilizado para o aprendizado de representações latentes da identidade estrutural de vértices. struc2vec usa uma hierarquia para medir a similaridade de vértices em diferentes escalas, e constrói um grafo multi-camadas para codificar similaridades estruturais e gerar contexto estrutural para vértices. Experimentos numéricos indicam que recentes técnicas para aprendizado de representações de vértices falham em capturar uma forte noção de identidade estrutural, enquanto struc2vec exibe um desempenho muito superior nestas tarefas, uma vez que supera as limitações das técnicas anteriores. Como consequência, experimentos numéricos indicam ainda que struc2vec melhora o desempenho em tarefas de classificação que dependem mais da identidade estrutural.
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