本研究提出了一种超图神经网络 (HGNN) 框架，可以通过超图结构编码高阶数据相关性，并使用超边卷积操作处理数据相关性，以有效地进行数据表示学习。实验结果表明，HGNN 方法优于最新的最先进的方法，并且可以处理现实世界中的复杂数据和多模数据。

Sep, 2018

我们提出了一种名为 HeIHNN 的超边交互感知超图神经网络，旨在捕捉超边之间的相互作用，并引入了一种新的机制来增强超边和节点之间的信息流动。经过广泛的实验，在真实世界的数据集上，HeIHNN 相比现有方法表现出具有竞争力的性能。

Jan, 2024

本文介绍了一种名为超曲线图元学习器（H-GRAM）的新方法，通过从节点的局部子图中学习可传递的归纳偏见和集合超曲线元梯度，实现在处理不相关子图的查询任务上进行更快的学习，并展示了其在多种挑战性的少样本设置中学习和传递信息的有效性，并且相较于传统的欧几里得方法，在大型图数据集上能够更好地提高性能。

Oct, 2023

本文对当前超伽马线图神经网络的技术细节进行了全面的回顾，并将它们统一到一个通用框架中，并总结了每个组件的变体和相关应用，并提出了一些挑战，可能为进一步发展超伽马线空间的图学习成果提供指导。

Feb, 2022

在节点分类的背景下，本文理论上证明了在超图上，大多数 HyperGNN 可以使用带有超图的加权团展开的 GNN 进行近似。通过加权团展开的 GNN，我们提出了一种简单高效的框架 WCE-GNN，用于超图节点分类，并在九个真实超图节点分类基准上的实验证明了 WCE-GNN 相比于最先进的 HyperGNN 具有更高的分类准确性，以及更好的内存和运行时效率。

Feb, 2024

该研究的主要目的是学习图结构数据，提出了一种基于黎曼流形的新型图神经网络架构，并开发了一种可扩展的算法来模拟图的结构特性，并比较欧几里得和双曲几何。在实验中，我们证明了双曲 GNNs 在各种基准数据集上可以带来实质性的改进。

Oct, 2019

本文提出了第一个归纳式的超几何图卷积神经网络 (HGCN)，它利用了超几何空间的表达能力和嵌入高度曲率的特点来学习分层和无标度图的归纳式节点表示，并说明了如何将欧几里得输入特征转换为具有不同可训练曲率的超几何嵌入。 实验证明，HGCN 学习到的嵌入保留了分层结构，并且与欧几里得模型相比，即使具有非常低的维度嵌入，也能获得更好的性能：在链路预测中，ROC AUC 误差降低最多为 63.1％，在节点分类中，F1 score 提高最多为 47.5％，也改善了 Pubmed 数据集的最新技术水平。

Oct, 2019

本文提出了一种名为 LFH 的超图学习框架，能够通过动态超边构建和注意力嵌入更新利用图的异质性属性进行超图学习，在多个数据集上的实验证明其有效性。

Jul, 2023

综述文章介绍了深度学习在高阶相互作用、超图神经网络等方面的研究，涵盖了架构、训练策略和应用，并讨论了存在的局限性和未来发展方向。

Apr, 2024

提出了一种基于张量的高阶超图神经网络模型，它利用高阶外积特征传递实现了对高阶信息的有效提取，并通过部分对称 CP 分解方法降低了模型复杂度；在两个三维视觉对象分类数据集上进行的实验结果表明了其性能优越性。

Jun, 2023