self._cached_graph = None self._cached_coalesced_graph = {} def forward(self, g, h): semantic_embeddings = [] if self._cached_graph is None or self._cached_graph is not g: self._cached_graph = g self._cached_coalesced_graph.clear() for meta_path in self.meta_paths: self._cach...
提出异质图注意力网络(Heterogeneous graph Attention Network,HAN),可以捕获语义信息,同时具有线性的复杂度,能够学习大规模异质图。 本算法经过大量实验表明相比于当前最先进的算法具有更优越的性能,同时,本算法还发掘出了异质图分析的巨大潜力。 2 相关工作(Related Work) 2.1 图神经网络(Graph Nerual Networks) GNNs...
本文介绍的论文是《Heterogeneous Graph Attention Network》。 该篇当中作者提出了一个新的基于注意力的异构图神经网络,包括节点级注意力和语义级注意力,通过学习节点级和语义级的注意力可以充分考虑节点和元路径的重要性,并且该模型可以通过分层的方式聚合基于元路径的邻居节点的特征来生成节点嵌入。 🍁一、背景 尽管注...
Node-level attention能够学习一个节点基于meta-path的邻居节点的表示作为该节点的embedding。由于graph中包含不同类型的node,所以首先通过转换矩阵将所有节点转换到统一的特征空间。 给定一个节点对(i , j),Node-level Attention能学习到节点j相对于节点i的权重,重要的一点是(i , j)的权重是非对称的。 ...
论文Heterogeneous Graph Attention Network https://arxiv.org/abs/1903.07293 作者代码: https://github.com/Jhy1993/HAN OpenHGNN 代码:https://github.com/BUPT-GAMMA/OpenHGNN/tree/main/openhgnn/output/HAN DGL Pytorch代码 https://github.com/dmlc/dgl/tree/master/examples/pytorch/han ...
本文探讨了异质图注意力网络（Heterogeneous Graph Attention Network, HAN）这一模型，它在图神经网络领域中将注意力机制从同质图拓展到了包含节点和边不同类型的异质图。HAN旨在构建一种层次注意力机制，它同时考虑节点级和语义级注意力，以在异质图网络中聚合特征生成节点嵌入。在异质图中，节点和边都存在...
异质图注意力网络（HeterogeneousGraphAttentionNetwork）
Heterogeneous Graph Attention Network 异质图神经网络 HGNN 2019 WWW 方法 映射节点特征到相同的特征空间中:(因为不同类型的节点的特征向量的规模可能不一样) 是节点原特征向量, 是变换后的该节点特征向量, 是该节点对应的节点类型,对每一个类型的节点,都有对应的转换矩阵...
异构图神经网络（Heterogeneous Graph Neural Network，HAN）是一种专门设计用于处理异构图数据的模型，这种模型在2019年发表于WWW大会上。HAN的独特之处在于，它结合了注意力机制与图结构的概念，旨在更有效地处理具有不同节点类型和边类型的复杂图数据。以下是对HAN原理与实现的概述，涵盖预备知识、元路径的...
Heterogeneous Graph Attention Network(HAN)是2019年发表在WWW的一篇经典的异构图神经网络论文。最近工作中需要做些异构图神经网络建模的工作,因此将该篇论文拿出来又读了一遍。前半部分主要是自己对原理的理…