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まず新しい埋め込み手法「高次双曲埋め込み(HHO)」が紹介される。
HHOは複数ノードの関係を直接2層ネットワークに変換し、Poincaré円盤上に埋め込む。
コラという共著者ネットワークでは、HHOで計算した三角形面積の中央値が0.577になり、61.3 %の三角形が従来のペアワイズ埋め込みより小さくなる。領域の分離度は弱く、fold=1.05、P=0.533の差があった。

結合が多いタンパク質相互作用ネットワーク(E. coli)では、HHOで99.7 %の埋め込み三角形が縮小され、中央値は7.9×10⁻⁴。従来に比べ、P=0.993と0.704へと高くなった。

両データセットで、双曲距離と最短経路長のSpearman相関は、コラで-0.0784から0.417へ、E. coliで0.712から0.683へと改善。
HHOは高次相互作用を捉えつつ、図 3の対数比(c–e)や図 4の面積比とSpearman相関(c–e)で定量的に評価される。こうした結果は、従来手法よりも高次構造をより忠実に表現できることを示す。