Page 245 - 《软件学报》2026年第2期

724 软件学报 2026 年第 37 卷第 2 期

9. 使用公式 (7) 计算新的组合表征 H R
10. 使用公式 (8)、公式 (9) 分别构建替代品矩阵 A S 和互补品矩阵 A C
11. for i = 1 to l do
(l)
(l)
12. 计算 H = A C ∗H (l−1) ∗W /*同理 H (l) */
c
s
c
c
13. end for
1 l ∑
(i)
14. H C = H /*同理 H S */
l c
i=1
15. H SC = f(H S ,H C ) /*串联操作*/
16. 使用公式 (13) 计算 L cl
1
17. H = (H UV +H SC )
2
18. 反向传播和梯度下降训练模型参数
19. Return H /*得到网络的节点表示并预测出其标签*/
20. 输出
4 实 验

4.1 数据集
本文在实验评估中使用了 6 个公开的真实数据集, 包括 3 个普通异质网络数据集和 3 个多层异质网络数据
集, 数据集的数据特征如表 2 所示. 下面具体介绍这 6 个数据集.

表 2 数据集统计

数据集 节点数量 边数量 节点类型数 边类型数 特征数量 多层网络
DBLP 7 305 19 816 3 4 334 ×
AMiner 58 068 118 939 3 3 4 ×
IMDB 12 772 18 644 3 2 1 256 ×
Taobao 21 318 41 676 2 4 19 √
Alibaba 15 218 27 036 2 3 － √
Alibaba-L 22 649 45 734 2 3 18 √

(1) DBLP [43] . 包含 4 328 篇论文 (P)、2 957 位作者 (A) 和 20 个会议 (C), 其中, 作者分为 4 个领域: 数据库、数
据挖掘、机器学习和信息检索, 节点特征分别是与论文、作者和会议相关的术语. 本文使用作者标签作为节点分
类中的类标签.
[23]
(2) AMiner . 引文网络, 包含 3 类节点: 作者、论文和会议. 本文使用论文的领域标签作为节点分类中的类
标签.
[30]
(3) IMDB . 包含 3 种类型的节点: 电影、演员和导演. 本文使用电影的类型标签作为节点分类中的类
标签.
[23]
(4) Taobao . 包括用户和商品节点之间的 4 种关系 (即购买、点击、添加到收藏夹和添加到购物车). 本文使
用商品的标签作为节点分类中的类标签.
[6]
(5) Alibaba . 包含用户和商品节点之间 3 种类型的边 (点击、查询、购买). 本文使用商品的标签作为节点分
类中的类标签.
(6) Alibaba-L . 包括用户和商品节点之间的 3 种类型的边 (点击、查询、购买), 该数据集是 Alibaba 数据集
[6]
的扩充版. Alibaba-L 中用户具有国家、性别和搜索日志等属性, 商品具有类别、价格、搜索次数、访问次数、购
买日志等属性, 相比于 Alibaba 数据集包括更多数量的节点和边. 本文使用商品标签作为节点分类中的类标签.