MF2Vec एक ऐसा मॉडल है जो मौजूदा विषमांगी ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क (HGNN) की सीमाओं को दूर करने के लिए प्रस्तावित है, जो डोमेन-विशिष्ट, पूर्वनिर्धारित मेटापाथ पर निर्भर करते हैं। जहाँ मौजूदा विधियाँ केवल नोड प्रकारों जैसे सरल पहलुओं पर ही ध्यान केंद्रित करती हैं, वहीं MF2Vec यादृच्छिक पथों के माध्यम से सूक्ष्म पथ निकालता है, जिससे पूर्वनिर्धारित स्कीमा की उपेक्षा होती है और नोड्स और संबंधों के विविध पहलुओं का अध्ययन होता है। परिणामी बहुआयामी सदिश समरूप नेटवर्क बनाते हैं और नोड एम्बेडिंग उत्पन्न करते हैं, जिनका उपयोग वर्गीकरण, लिंक पूर्वानुमान और क्लस्टरिंग जैसे विभिन्न कार्यों के लिए किया जाता है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि MF2Vec मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है और जटिल नेटवर्क विश्लेषण के लिए अधिक लचीला और व्यापक ढाँचा प्रदान करता है।
