【摘 要】
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现实世界中,关系普遍存在于事物之间,其中不同类型事物间的关系适合用二分图来建模,它们可用于识别或表示单个事物,价值不可估量。为了让计算机理解并充分利用这些关系,我们需要为每个节点学习向量表示,使其可用于其它机器学习模型。因此有必要充分考虑二分图的属性,来设计适合二分图的模型。本文首先调研了图表示学习模型的现状及缺陷,发现它们不适用于二分图,未能同时建模二分图所蕴含的显式和隐式关系,或由于线性结构而
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现实世界中,关系普遍存在于事物之间,其中不同类型事物间的关系适合用二分图来建模,它们可用于识别或表示单个事物,价值不可估量。为了让计算机理解并充分利用这些关系,我们需要为每个节点学习向量表示,使其可用于其它机器学习模型。因此有必要充分考虑二分图的属性,来设计适合二分图的模型。本文首先调研了图表示学习模型的现状及缺陷,发现它们不适用于二分图,未能同时建模二分图所蕴含的显式和隐式关系,或由于线性结构而能力有限。之后本文提出了三个二分图嵌入模型,第一个是基于显式与隐式关系的非深度模型,它能够同时捕获图中的显式和隐式信息,第二个是基于图卷积网络的模型,它是编解码器结构,编码器的每层执行消息更新和聚合操作来捕获邻域信息,从而具有非线性建模能力,第三个是基于卷积网络的模型,它接收随机抽取的节点特征或隐含表示,因此能够在大规模的图上执行。实验结果表明,三个模型具有不同的应用场景,都表现良好并达到了其设计预期。
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