【摘 要】
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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采用消息传递机制，对于
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划资助项目（2022JQ-675）资助； 陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室开放基金项目（IPBED10）资助； 陕西省工业领域一般项目基金（2020GY-081）资助；
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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采用消息传递机制，对于同类型节点中的隐式关系采用消息对齐机制，同时使用对抗模型最小化输入特征和显式关系表示之间的差异，之后通过级联框架来捕捉高阶信息并得到最终的节点表示。将该模型在四个真实公开的数据集上进行推荐任务并与其它方法进行对比，结果验证了此模型的有效性。
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