异构图神经网络——Heterogeneous Graph Neural Networks

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Wh_{1},Wh_{2}进行拼接,使用一组可学习的权重参数映射为边的权重e_{i,j},经过Leaky ReLU后使用softmax归一化得到\alpha_{i,j}

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