计算机工程与科学

作者：李瑞红, 李晓红, 姚锦, 王闪闪

单位：西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃 兰州 730070

关键词：引文推荐,异质图,超图神经网络,信息融合,

基金：国家自然科学基金(61862058)；甘肃省科技计划(20JR5RA518)；甘肃省自然科学基金(20JR10RA076)；西北师范大学科研项目(NWNU-LKQN2022-03)

针对现有引文推荐方法侧重于使用图结构建模二元关系,对节点类型和交互关系的多元化及多样性表示不足的问题,提出了基于双通道异质超图神经网络的引文推荐方法。首先,构建异质图,利用卷积神经网络和Transformer分别编码异质图中各个节点的局部和全局语义特征,获得异质图通道上关于目标节点的结构表征。其次,设计多种类型的超边,扩展异构数据信息。再次，使用超图编码节点间的交互,并利用超图神经网络捕获超图中潜在的复杂高阶语义关系,获得超图通道上关于目标节点的语义表征。最后,聚合2个通道上的信息,得到目标节点的最终语义表示，并计算目标论文节点与候选论文节点间的相关性,生成引用文献推荐列表。在DBLP和PubMed数据集上的实验结果表明，所提出的方法能有效提升引文推荐的质量,获得较好的推荐结果。

来源：2025年第2期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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