bipatite 网络嵌入工作
bipatite network 分别有两种节点集合，以及集合之间的连接（边）构成，即（U，V，E），其中E的边可以构成一个 |U| x |V| 的权重矩阵W。
BINE: 的contribution之一即同时区别了显式（explicit）和隐式（implicit）的关系。其中，显式的关系和LINE的一阶概率是一致的，采用了KL散度对节点的向量进行计算——这里使用sigmoid函数计算节点的相似度，同时观察相似度利用节点权重（边）——我们知道，在PTE模型中，采用了softmax函数计算节点的二阶相似度，也就是所谓的隐式概率，在BiNE中，利用了DeepWalk类似的解决办法（结合skip-gram），也是其论文的重点。
explicit relations：一阶相似度，采用KL散度拟合边权重和sigmoid计算的节点相似度；
implicit relations：二阶相似度，首先采用随机游走生成两类序列，然后利用skip-gram学习。在构造2-阶相似度中，利用co-HITS算法，分别计算节点u，v的相关系数：
很明显，相似度U是集合了i到j之间的所有路径权重（2-hop），相似度集合了同时到达i，j的所有路径权重（2-hop），从而得到两个权重矩阵（邻接矩阵），基于这两个矩阵，生成随机游走的序列（具体见论文），但是论文其实也没有很详细的介绍过程，可能需要看相关的源码
得到了序列之后，第二步就是根据序列学习每个节点的向量表示（distributed representation），运用skip-gram模型，把图的随机游走序列作为输入。这里，另一个trick，就是对每个节点，生成其对应的上下文表示，利用上下文表示进行概率计算 —— 这里怎么得到上下文表示呢？没有说明，应该是在随机节点向量的时候同时初始化的，但是会考虑上下文中其他节点的表示嘛？
同样的，需要采用负采用优化，这里的负采用不是随机选取负样本，而是通过LSH对向量进行映射，分组，在不同的桶里面选出不相干的负样本。
在得到这些数据之后，最后需要联合优化了：
其中O2，O3为二阶的目标函数，O1为一阶的目标函数。因为用到SGA，推导没看，所以略过这部分。
最后就是实验。但是没有对比PTE模型，因为本质上这还是同构的图，很难说在异构环境中的效果会怎么样。而且，BiNE模型明显要比PTE更加复杂。