Grafiskt neuralt nätverk, som en kraftfull graf representationsteknik baserad på djupt lärande, har visat överlägsen prestanda och lockat stort forskningsintresse. Det har dock inte helt beaktats i graf neurala nätverk för heterogen graf som innehåller olika typer av noder och länkar. Den heterogenitet och rik semantisk information medför stora utmaningar för att utforma ett grafneuralt nätverk för heterogen graf. Nyligen var en av de mest spännande framstegen inom djup inlärning uppmärksamhetsmekanismen, vars stora potential har demonstrerats väl inom olika områden. I detta dokument föreslår vi först ett nytt heterogent grafneuralt nätverk baserat på hierarkisk uppmärksamhet, inklusive uppmärksamhet på nodnivå och semantisk nivå. Specifikt syftar nod-nivån uppmärksamhet till att lära sig betydelsen mellan en nod och dess meta-path baserade grannar, medan den semantiska-nivån uppmärksamhet kan lära sig betydelsen av olika meta-pates. Med den inlärda betydelsen från både nodnivå och semantisk nivå kan betydelsen av nod och metapat beaktas fullt ut. Då den föreslagna modellen kan generera nod inbäddning genom aggregering funktioner från meta-pat baserade grannar på ett hierarkiskt sätt. Omfattande experimentella resultat på tre heterogena grafer i verkligheten visar inte bara vår föreslagna modells överlägsna prestanda jämfört med toppmoderna grafer, utan också dess potentiellt goda tolkningsbarhet för grafanalys. • Datametoder → Maskininlärningsmetoder.
Wang m.fl. Ref tar hänsyn till uppmärksamhetsmekanismen i heterogent grafinlärning, där information från flera metapatdefinierade anslutningar kan läras in på ett effektivt sätt.
Heterogeneous Graph Attention Network
{'venue': "WWW '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}