自适应锚点注意力网络：面向大规模稀疏二分图嵌入的突破性解决方案

这篇研究开创性地提出了自适应锚点图注意力网络（A2GAT），通过熵正则化平衡注意力权重、动态锚点生成机制和全连接注意力模块（FCA），有效解决了大规模稀疏二分图中上下文缺失和过度平滑（over-smoothing）的双重挑战，在推荐系统和生物信息学等领域展现出卓越性能。

　　

亮点

本研究首次系统性地攻克了大规模稀疏二分图嵌入难题，通过创新性技术组合实现稀疏区域上下文捕获与密集区域特征保真的双重突破。

方法亮点

• 动态锚点生成：根据图结构特性（规模、稀疏度等）智能调整锚点数量，解决固定锚点配置的局限性

• 全连接注意力（FCA）：建立用户节点与自适应锚点的四阶段信息传递，显著提升稀疏区表征能力

• 二分图注意力网络（BiGAT）：引入熵正则化对抗过度平滑，保持密集区节点特征辨识度

实验验证

在8个真实二分图数据集上的实验表明，A²GAT在Top-K推荐和链路预测任务中，召回率（Recall）、归一化折损累积增益（NDCG）和曲线下面积（AUC）指标全面领先13种基线模型。

结论

A²GAT框架通过自适应锚点与注意力机制的协同设计，为稀疏二分图嵌入提供了新的研究范式，其技术路径可延伸至药物-靶点相互作用预测等生物医学网络分析领域。

第二个结论

本文提出的自适应锚点图注意力网络（A²GAT）通过动态锚点生成与全局注意力机制，成功解决了稀疏二分图嵌入中的关键瓶颈问题，为复杂生物网络分析提供了可扩展的新型工具。