Beckmann距離の計算量的な利点を活かすために、以下のようなアプリケーションで活用することができます。
グラフデータのクラスタリング: Beckmann距離はWasserstein距離よりも計算コストが低いため、大規模なグラフデータセットに対するクラスタリングアルゴリズムで効果的に使用できます。
グラフ分析: Beckmann距離を使用して、異なるノードやエッジ間の有効な距離を計算し、グラフの特性や構造をより詳細に理解することができます。
パターン認識: Beckmann距離を特徴量として使用して、グラフデータからパターンやトレンドを抽出し、機械学習モデルの性能を向上させることができます。