异构图神经网络

1. 摘要     异构图表示学习的目的是为每个节点寻求一个有意义的向量表示，以方便后续应用，如链路预测、个性化推荐、节点分类等。然而,这个任务实现起来很困难。因为不仅需要将异构结构组成的多种类型的节点和边的信息整合,还需要考虑与每个节点相关联的异构属性、异构内容。尽管在同构图嵌入、属性图嵌入以及图神经网络等方面做了大量的工作，但很少有人能够有效地联合考虑异构结构(图)信息以及各节点的异构内容信息

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