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現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法主要是針對同質(zhì)網(wǎng)絡(luò)或異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的，而忽略了在推薦系統(tǒng)、搜索引擎和答系統(tǒng)等領(lǐng)域出現(xiàn)的二分網(wǎng)絡(luò)的特殊特征以及這類網(wǎng)絡(luò)所攜帶著的非常豐富的屬性信息。為了解決上述題，提出了一種結(jié)合屬性信息的二分網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)方法（ABNE）。該方法首先將連邊分解成鄰居節(jié)點間的接關(guān)系集，嵌入顯式關(guān)系，接著通過余弦相似性引入并定乂節(jié)點的屬性相似度矩陣，并將其作為權(quán)重矩陣的部分指導(dǎo)有偏隨機游走，從而嵌入隱式關(guān)系和屬性信息。最后通過一個聯(lián)合優(yōu)化框架得到同時攜帶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息和屬性信息的節(jié)點表示向量。在四個真實公開數(shù)據(jù)集上進行了推薦任務(wù)，并與其他現(xiàn)有方法進行比較，實驗結(jié)果表明該算法的優(yōu)越性和合理性。
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