本文首次全面回顾了异态图神经网络，提出了系统的分类法，分析了主要异态图神经网络模型，总结了主流异态图基准，并指出了未来研究和应用方向。

Feb, 2022

在异质性的情况下，图神经网络（GNNs）往往表现出次优的性能。本文提出并证明了异质性中宝贵的语义信息可以通过研究每个节点在图中的邻居分布来有效地利用于图学习，进而构建了一种新的图结构 HiGNN，该结构通过利用节点分布来增强具有相似语义特征的节点之间的连接性。通过在节点分类任务上的实证评估和与其他方法比较，我们验证了 HiGNN 在改进图表示方面的有效性，并证明通过整合异质性信息可以显著提升现有基于 GNN 的方法，以及在真实世界数据集中的同质性程度，从而证明了我们方法的功效。

Mar, 2024

本研究提出了异质分布传播（HDP）用于图神经网络，通过在训练期间基于伪指派将邻居自适应分为同质和异质部分，通过可信原型对比学习范式的正交性约束学习异质邻居分布，并通过一种新颖的语义感知信息传递机制传播同质和异质模式，实验证明该方法在异质数据集上优于代表性基线方法。

May, 2024

通过重新构建异质图的图结构，来提高传统的图神经网络在异质图上的性能，我们提出了 Deep Heterophily Graph Rewiring (DHGR) 的方法，并进行了全面的实证研究和分析，验证了其潜力以及其可用性，可作为任何 GNN 的插件模块，能够提高任何 GNNs，在结点分类任务上的性能。

Sep, 2022

研究图神经网络中的异质性标签与 GNN 对抗性攻击鲁棒性之间的关系，并且证实采用相应设计原则可以提高 GNN 的鲁棒性，实验证明采用这种设计可以比未接种疫苗的模型实现更好的鲁棒性，并且采用防御机制可以使其鲁棒性更强，性能提高达 18.33%。

Jun, 2021

本研究提出了 CPGNN 框架，它使用可解释的兼容性矩阵来建模图中异相性（heterophily）或同相性（homophily）水平，并证明了该框架在更现实和具有挑战性的实验设置下比以前的作品要有效。

Sep, 2020

本文通过重新评估广泛使用的同质性度量，并从后集成节点相似性的角度研究了异质性。提出了一种新的度量方法，并证明了 local diversification operation 可以有效解决一些有害的异质性情况，然后提出了 Adaptive Channel Mixing（ACM）框架来自适应地利用聚合，多样性和标识通道，从而从多样化的节点异质性情况中提取更丰富的局部信息。经过 10 项基准节点分类任务的评估，ACM-augmented 基线始终实现了显着的性能提升，超过大多数任务上的最新 GNN，而不会带来显着的计算负担。

Oct, 2022

本文提出了一种新的广义 PageRank（GPR）图神经网络（GNN）架构，用于联合优化节点特征和拓扑信息提取，无论节点标签是同质的还是异质的。通过学习 GPR 权重，学到适应节点标签模式的权重，避免了特征信息过度平滑的问题，从而提高了在同质性和异质性数据集上的节点分类性能。

Jun, 2020

本文提出了一种新的图聚类方法，包括三个关键组成部分：图重构、混合滤波器和双图聚类网络。实验结果表明，在 11 个基准图上，该方法在异质图上的表现优于其他方法。

May, 2023

本文综述了关于从异质图中学习的现有研究成果，包括图的学习策略、模型架构和应用案例，并探讨了现有研究的主要挑战和未来研究的有希望方向。

Jan, 2024