本研究提出了一种基于近似平衡划分的高效网络嵌入技术，旨在解决复杂系统中的嵌入挑战。该方法通过引入可调容忍参数，在大规模网络嵌入中表现优越，显著降低计算成本。

本文提出了一种自动新闻推荐框架，结合协同新闻编码和结构化用户编码，以提升新闻和用户表示学习的效果。通过MIND数据集验证了模型的有效性，并研究了多种网络嵌入方法和图神经网络在链接预测和节点分类任务中的优越性能。