相关代码见文末
1.回顾同构图
1.1 GNN
GNN基本计算方法——邻接矩阵乘以节点，聚合相邻节点的特征，得到本节点的特征表达
1.2 Graph Attention Network
引入图注意力，实现边的权重可学习，最简单的方法是，将两个节点的特征进行拼接,使用一组可学习的权重参数映射为边的权重
,经过Leaky ReLU后使用softmax归一化得到
。
异构图神经网络——Heterogeneous Graph Neural Networks
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目录
导读
第一部分
序
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