2021,WSDM
《Bipartite Graph Embedding via Mutual Information Maximization》论文阅读笔记
背景： 二分图：建模两种类型节点的关系，边表示它们之间是否有交互。已有方法： 图嵌入的方法从图中学习节点特征，但并不是为二分图设计的，可能会陷入局部最优。其他研究主要分为： （1）基于随机漫步：生成不同的节点序列，通过预测滑动窗口中的上下文节点来学习节点特征。 （2）基于重构：通过学习不同的编码器重构邻接矩阵。存在问题： 假设节点都与其邻居节点相关，不能建模二分图的全局特征，如同质节点的社区结构与异构节点的长期依赖关系。 
如图中，Lion, Ice, Toy同风格，应该属于同一社区，但是实际中它们并没有划分到同一社区，因为Lion无法到达Ice和Toy。此外，Lily和Ice离得远，很难从局部图结构中揭示出异构节点之间的依赖关系。本文： 引入一个新的局部全局infomax目标获得全局属性。首先生成一个由两个原型特征组成的全局特征，然后使用注意机制将边编码为局部表示，通过最大化局部和全局特征之间的信息，使二分图中的节点具有全局相关性。具体： （1）二分图编码： 学习初始的节点特征。从每个层的两跳（二分图中相邻的节点不同类型）邻居中学习。首先表示直接邻居的特征，然后使用同构图卷积得节点特征。 
（2）全局特征： 二分图的整体表示。 聚合二分图中所有同构节点的信息，生成每一类的原型特征。然后使用组合函数（COM）结合两个原型特征。 
（3）局部特征： 加注意机制。 
（4）Infomax目标： 噪声对比损失： 
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