異構圖神經網絡

1. 摘要     異構圖表示學習的目的是爲每個節點尋求一個有意義的向量表示，以方便後續應用，如鏈路預測、個性化推薦、節點分類等。然而,這個任務實現起來很困難。因爲不僅需要將異構結構組成的多種類型的節點和邊的信息整合,還需要考慮與每個節點相關聯的異構屬性、異構內容。儘管在同構圖嵌入、屬性圖嵌入以及圖神經網絡等方面做了大量的工作，但很少有人能夠有效地聯合考慮異構結構(圖)信息以及各節點的異構內容信息

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