论文笔记之Heterogeneous Graph Attention Network

论文笔记之Heterogeneous Graph Attention Network 一、本文贡献 提出了一种基于分层注意的异构图神经网络（HAN），包括节点级和语义级注意，同时考虑了节点和元路径的重要性，并具有较高的效率。 该算法在异构图分析中具有良好的可解释性。 Note：异构性是异构图的内在属性，即具有各种类型的节点和边。不同类型的节点具有不同的特征，其特征可能落在不同的特征空间中。 二、主

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