Heterogeneous Graph Neural Network 背景介绍 文章核心思想? 文章针对异构图网络进行建模,得到每个节点的向量表示。首先,利用基于重启的随机游走策略为每个节点根据节点类型选择邻居,然后利用两个模块聚合邻居节点特征:一方面,对节点的不同类型特征进行建模,生成特征向量;另一方面,聚合不同类型的邻居节点,并融合注意力机制,...
因此,作者提出了HetGNN模型来解决此事。 作者认为当前工作对于异质图还没有解决好的三个问题: 异质图中的大多数节点并不会连接所有类型的其他节点。如academic graph中user节点不会直接连到venue节点上。另外说节点能够连接的邻居数也不一样。大部分GNN直接聚合邻居节点信息,而远处传过来的节点信息会随着距离而减弱。hu...
4. NN-3:对不同类型节点的聚合 5. 根据Graph Context Loss损失函数进行优化 最终得到每个节点的向量表示用于下游任务 参考文献: Zhang C , Song D , Huang C , et al. Heterogeneous Graph Neural Network[C]// the 25th ACM SIGKDD International Conference. ACM, 2019....
论文笔记:KDD 2019 Heterogeneous Graph Neural Network /KDD2019_HetGNN该文提出了一种基于深层模型的异质网络表示学习的方法HetGNN。异构图的表示学习旨在为每个节点寻求一个有意义的向量表示,以便于链接预测、个性化推荐、节点分类等下游应用。然而...端方式训练模型。 2.异质图神经网络异质图定义为包含多类节点或多类...
homogeneous,heterogeneous,attributedgraphmodels, andgraphneuralnetwork. 我们提出了一种新颖的异构图神经网络模型,即HetGNN,用于HetG上的表示学习。Het-GNN能够同时捕获结构和内容的异构性,对于传导和归纳任务都是有用的。表1总结了HetGNN的主要优势,与一些最新的模型相比,这些模型包括同质、异构、属性图模型和图 ...
Recently, with graph neural networks (GNNs) becoming a powerful technique for graph representation, many excellent GNN-based models have been proposed for
In this paper, we propose SR-HetGNN, a novel session recommendation method that uses a heterogeneous graph neural network (HetGNN) to learn session embeddings and capture the specific preferences of anonymous users. Specifically, SR-HetGNN first constructs heterogeneous graphs containing various types ...
Heterogeneous Graph Neural Network(HetGNN) (a) The overall architecture of HetGNN(b) NN-1: node heterogeneous contents encoder; (c) NN-2: type-based neighbors aggregator; (d) NN-3: heterogeneous types combination. 31 Outline l Models ¢ Shallow models ¢ Deep models √ Meta-path selec...
Heterogeneous Graph是一种图数据结构,用于表示现实世界中的复杂系统,其中包含多种类型的节点(entities)和多种类型的边(relationships)。与传统的同构图(Homogeneous Graph)不同,同构图中的所有节点和边都是相同类型的,异构图能够更准确地抽象和模拟具有不同实体和多样关系的系统。 元路径:在异构图中,可以通过定义元路径...
graph neural networks (Conv-GNNs) as backbones and extend them to heterogeneous graphs by introducing node-type- and edge-type-dependent parameters. Regardless of the meta-path dependency, most existing HGNNs employ shallow Conv-GNNs such as GCN and GAT to aggregate neighborhood information, and ...