保留模体信息的属性二分图神经网络表示学习

摘要： 目前网络表示学习方法大多针对通过网络，忽略了属性二分网络的特殊性以及网络的模体信息等。为了解决以上问题，提出一种保留模体信息的属性二分图神经网络表示学习方法 MABG。该方法首先通过网络中两节点共同参与形成的蝶形模体数量来调整边的权重，从而构建模体权重矩阵，获得包含模体信息的属性二分网络邻接矩阵。接着采取不同的策略捕捉网络中的显式和属性隐式消息，对于不同类型节点集合间的显式关系... （共8页）