本文介绍了一种新的框架，Blend&Grind-HGNN（BG-HGNN），该框架有效地解决了现有 HGNN 在处理不同关系类型复杂异构图时所面临的问题，其通过将不同关系融合到一个统一的特征空间中，在参数可管理的单一参数集的帮助下，得到了一个更高效、更有效地从异构图中学习的 HGNN 方法。实证研究表明，BG-HGNN 在参数效率（高达 28.96 倍）、训练吞吐量（高达 8.12 倍）和准确性（高达 1.07 倍）方面显著超过了现有的 HGNN。

Mar, 2024

本论文通过对异构图神经网络（HGNN）中注意力机制、多层结构进行深入研究，提出了 Simple and Efficient Heterogeneous Graph Neural Network（SeHGNN），该方法采用轻量级平均聚合器预先计算邻居聚合以捕获结构信息，采用长元路径和 Transformer 语义融合模块来更好地利用语义信息，结果表明 SeHGNN 具有简单的网络结构、高预测准确性和快速的训练速度。

Jul, 2022

本文提出了一个统一框架，命名为 Space4HGNN，它涵盖了大多数異构图神经网络的多个设计维度，提供模块化组件、可重复实现和标准化评估，通过实验分析了不同设计的影响，总结出一个简洁的设计空间，并验证其有效性。

Feb, 2022

通过利用自监督学习，我们提出了一种新颖的生成对比异构图神经网络 (GC-HGNN)，并且在结点分类和链接预测任务中显著超越最新的对比和生成基线模型。

Apr, 2024

本文介绍了混合图 (即高阶图) 的统一定义以及混合图基准测试 (HGB)，并提供了可扩展的评估框架和支持代码库以方便在 HGB 上训练和评估 GNNs；我们的实证研究揭示了各种研究机会和空白。

Jun, 2023

我们提出了一种名为 RpHGNN 的混合预计算型异构图神经网络，它将一种风格的效率与另一种风格的低信息损失相结合，通过引入随机投影压缩步骤和关系化邻居收集组件，在七个小型和大型基准数据集上获得了最先进的结果，并比大多数有效的基准方法快 230％。

Oct, 2023

HGAttack 是针对异构图设计的首个灰盒逃避攻击方法，通过设计一种新颖的代理模型，利用梯度方法实现扰动生成，提高了生成攻击在目标 HGNN 上的可转移性并显著降低了内存成本。在三个数据集上的综合实验证实了 HGAttack 的有效性。

Jan, 2024

本研究旨在提高异质图神经网络（HGNN）在非同质化环境下的泛化能力，通过提出一种基于元路径的刻画异质图同质性度量方法，并设计了基于同质性的异质图重连方法 HDHGR 来提高 HGNN 的性能。实验证明 HDHGR 的有效性，可以获得 10％以上的相对增益。

Feb, 2023

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

本研究提出了一种名为 Grug 的新型梯度正则化方法，它可以在消息传递过程中对传播消息和节点特征生成的梯度都进行迭代正则化。Grug 提供了一个统一框架，可以集成图拓扑和节点特征，并基于此进行详细的理论分析它们的有效性。

May, 2023