双类型的异构图形应用于许多真实情景。然而，以前的异构图形学习研究通常忽略这种异构图中的双键入实体之间的复杂相互作用。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种新的双重分层关注网络（DHAN），以了解与类内和级别的分层关注网络的双键入异构图中的综合节点表示。具体地，课堂上的注意力旨在从相同类型的邻居中学习节点表示，而级别的关注能够从其不同类型的邻居聚合节点表示。因此，双重关注操作使DHAN不仅能够充分地利用节点帧内邻近信息，而且可以在双键入的异构图中提供帧间相邻信息。关于针对最先进的各种任务的实验结果充分证实了DHAN在学习节点的学习节点综合陈述的能力

Graph neural network, as a powerful graph representation technique based on deep learning, has shown superior performance and attracted considerable research interest. However, it has not been fully considered in graph neural network for heterogeneous graph which contains different types of nodes and links. The heterogeneity and rich semantic information bring great challenges for designing a graph neural network for heterogeneous graph. Recently, one of the most exciting advancements in deep learning is the attention mechanism, whose great potential has been well demonstrated in various areas. In this paper, we first propose a novel heterogeneous graph neural network based on the hierarchical attention, including node-level and semantic-level attentions. Specifically, the node-level attention aims to learn the importance between a node and its metapath based neighbors, while the semantic-level attention is able to learn the importance of different meta-paths. With the learned importance from both node-level and semantic-level attention, the importance of node and meta-path can be fully considered. Then the proposed model can generate node embedding by aggregating features from meta-path based neighbors in a hierarchical manner. Extensive experimental results on three real-world heterogeneous graphs not only show the superior performance of our proposed model over the state-of-the-arts, but also demonstrate its potentially good interpretability for graph analysis.

预测中小型企业（SME）的破产风险（SME）是金融机构在做出贷款时的重要一步。但是，金融和AI研究领域的现有研究倾向于仅考虑企业内风险或传染性风险，而忽略了它们的相互作用和组合效应。这项研究首次考虑了在破产预测中的风险及其共同影响。具体而言，我们首先根据其风险内学习的统计学意义企业风险指标提出了企业内风险编码器。然后，我们根据企业关系信息从企业知识图中提出了一个企业传染风险编码器，以进行其传染风险嵌入。特别是，传染风险编码器既包括新提出的高图神经网络和异质图神经网络，这些神经网络可以在两个不同方面建模传播风险，即基于超系统的常见风险因素和直接扩散的风险。为了评估该模型，我们收集了SME上的现实世界多源数据数据，并构建了一个名为SMESD的新型基准数据集。我们提供对数据集的开放访问权限，该数据集有望进一步促进财务风险分析的研究。针对十二个最先进的基线的SMESD实验证明了拟议模型对破产预测的有效性。

许多真实世界图（网络）是具有不同类型的节点和边缘的异构。异构图嵌入，旨在学习异构图的低维节点表示，对于各种下游应用至关重要。已经提出了许多基于元路径的嵌入方法来学习近年来异构图的语义信息。然而，在学习异构图形嵌入时，大多数现有技术都在图形结构信息中忽略了图形结构信息。本文提出了一种新颖的结构意识异构图形神经网络（SHGNN），以解决上述限制。详细地，我们首先利用特征传播模块来捕获元路径中中间节点的本地结构信息。接下来，我们使用树关注聚合器将图形结构信息结合到元路径上的聚合模块中。最后，我们利用了元路径聚合器熔断来自不同元路径的聚合的信息。我们对节点分类和聚类任务进行了实验，并在基准数据集中实现了最先进的结果，该数据集显示了我们所提出的方法的有效性。

异质图卷积网络在解决异质网络数据的各种网络分析任务方面已广受欢迎，从链接预测到节点分类。但是，大多数现有作品都忽略了多型节点之间的多重网络的关系异质性，而在元路径中，元素嵌入中关系的重要性不同，这几乎无法捕获不同关系跨不同关系的异质结构信号。为了应对这一挑战，这项工作提出了用于异质网络嵌入的多重异质图卷积网络（MHGCN）。我们的MHGCN可以通过多层卷积聚合自动学习多重异质网络中不同长度的有用的异质元路径相互作用。此外，我们有效地将多相关结构信号和属性语义集成到学习的节点嵌入中，并具有无监督和精选的学习范式。在具有各种网络分析任务的五个现实世界数据集上进行的广泛实验表明，根据所有评估指标，MHGCN与最先进的嵌入基线的优势。

Recent years have witnessed the emerging success of graph neural networks (GNNs) for modeling structured data. However, most GNNs are designed for homogeneous graphs, in which all nodes and edges belong to the same types, making them infeasible to represent heterogeneous structures. In this paper, we present the Heterogeneous Graph Transformer (HGT) architecture for modeling Web-scale heterogeneous graphs. To model heterogeneity, we design node-and edge-type dependent parameters to characterize the heterogeneous attention over each edge, empowering HGT to maintain dedicated representations for different types of nodes and edges. To handle dynamic heterogeneous graphs, we introduce the relative temporal encoding technique into HGT, which is able to capture the dynamic structural dependency with arbitrary durations. To handle Web-scale graph data, we design the heterogeneous mini-batch graph sampling algorithm-HGSampling-for efficient and scalable training. Extensive experiments on the Open Academic Graph of 179 million nodes and 2 billion edges show that the proposed HGT model consistently outperforms all the state-of-the-art GNN baselines by 9%-21% on various downstream tasks. The dataset and source code of HGT are publicly available at https://github.com/acbull/pyHGT.

由于学术和工业领域的异质图无处不在，研究人员最近提出了许多异质图神经网络（HGNN）。在本文中，我们不再采用更强大的HGNN模型，而是有兴趣设计一个多功能的插件模块，该模块解释了从预先训练的HGNN中提取的关系知识。据我们所知，我们是第一个在异质图上提出高阶（雇用）知识蒸馏框架的人，无论HGNN的模型体系结构如何，它都可以显着提高预测性能。具体而言，我们的雇用框架最初执行一阶节点级知识蒸馏，该蒸馏曲线及其预测逻辑编码了老师HGNN的语义。同时，二阶关系级知识蒸馏模仿了教师HGNN生成的不同类型的节点嵌入之间的关系相关性。在各种流行的HGNN模型和三个现实世界的异质图上进行了广泛的实验表明，我们的方法获得了一致且相当大的性能增强，证明了其有效性和泛化能力。

用于异质图嵌入的图形神经网络是通过探索异质图的异质性和语义来将节点投射到低维空间中。但是，一方面，大多数现有的异质图嵌入方法要么不足以对特定语义下的局部结构进行建模，要么在汇总信息时忽略异质性。另一方面，来自多种语义的表示形式未全面整合以获得多功能节点嵌入。为了解决该问题，我们通过引入多视图表示学习的概念，提出了一个具有多视图表示学习（名为MV-HETGNN）的异质图神经网络（称为MV-HETGNN）。所提出的模型由节点特征转换，特定于视图的自我图编码和自动多视图融合，以彻底学习复杂的结构和语义信息，以生成全面的节点表示。在三个现实世界的异质图数据集上进行的广泛实验表明，所提出的MV-HETGNN模型始终优于各种下游任务中所有最新的GNN基准，例如节点分类，节点群集和链接预测。

注意机制使图形神经网络（GNN）能够学习目标节点与其单跳邻居之间的注意力权重，从而进一步提高性能。但是，大多数现有的GNN都针对均匀图，其中每一层只能汇总单跳邻居的信息。堆叠多层网络引入了相当大的噪音，并且很容易导致过度平滑。我们在这里提出了一种多跃波异质邻域信息融合图表示方法（MHNF）。具体而言，我们提出了一个混合元自动提取模型，以有效提取多ihop混合邻居。然后，我们制定了一个跳级的异质信息聚合模型，该模型在同一混合Metapath中选择性地汇总了不同的跳跃邻域信息。最后，构建了分层语义注意融合模型（HSAF），该模型可以有效地整合不同的互动和不同的路径邻域信息。以这种方式，本文解决了汇总MultiHop邻里信息和学习目标任务的混合元数据的问题。这减轻了手动指定Metapaths的限制。此外，HSAF可以提取Metapaths的内部节点信息，并更好地整合存在不同级别的语义信息。真实数据集的实验结果表明，MHNF在最先进的基准中取得了最佳或竞争性能，仅1/10〜1/100参数和计算预算。我们的代码可在https://github.com/phd-lanyu/mhnf上公开获取。

近年来，异构图形神经网络（HGNNS）一直在开花，但每个工作所使用的独特数据处理和评估设置会让他们的进步完全了解。在这项工作中，我们通过使用其官方代码，数据集，设置和超参数来展示12个最近的HGNN的系统再现，揭示了关于HGNN的进展的令人惊讶的结果。我们发现，由于设置不当，简单的均匀GNN，例如GCN和GAT在很大程度上低估了。具有适当输入的GAT通常可以匹配或优于各种场景的所有现有HGNN。为了促进稳健和可重复的HGNN研究，我们构建异构图形基准（HGB），由具有三个任务的11个不同数据集组成。 HGB标准化异构图数据分割，特征处理和性能评估的过程。最后，我们介绍了一个简单但非常强大的基线简单 - HGN - 这显着优于HGB上以前的所有模型 - 以加速未来HGNN的进步。

在异质图上的自我监督学习（尤其是对比度学习）方法可以有效地摆脱对监督数据的依赖。同时，大多数现有的表示学习方法将异质图嵌入到欧几里得或双曲线的单个几何空间中。这种单个几何视图通常不足以观察由于其丰富的语义和复杂结构而观察到异质图的完整图片。在这些观察结果下，本文提出了一种新型的自我监督学习方法，称为几何对比度学习（GCL），以更好地表示监督数据是不可用时的异质图。 GCL同时观察了从欧几里得和双曲线观点的异质图，旨在强烈合并建模丰富的语义和复杂结构的能力，这有望为下游任务带来更多好处。 GCL通过在局部局部和局部全球语义水平上对比表示两种几何视图之间的相互信息。在四个基准数据集上进行的广泛实验表明，在三个任务上，所提出的方法在包括节点分类，节点群集和相似性搜索在内的三个任务上都超过了强基础，包括无监督的方法和监督方法。

最近，图神经网络显示了建模基于网络的推荐系统中复杂拓扑结构的优势。由于节点之间的各种相互作用以及来自各种类型的节点和边缘的大量语义，因此在多重异质网络中学习表达性节点表示的研究兴趣爆发。推荐系统中最重要的任务之一是预测特定边缘类型下两个节点之间的潜在连接（即关系）。尽管现有的研究利用明确的元数据来汇总邻居，但实际上，它们仅考虑了关系内部的元数据，因此无法通过相互关联信息来利用潜在的提升。此外，在各种关系下，尤其是在越来越多的节点和边缘类型的情况下，全面利用相互关系的元数据并不总是直接的。此外，两个节点之间不同关系的贡献很难衡量。为了应对挑战，我们提出了Hybridgnn，这是一种具有混合聚集流和分层的端到端GNN模型，以在多路复用方案中充分利用异质性。具体而言，Hybridgnn应用了一个随机的关系探索模块来利用不同关系之间的多重性属性。然后，我们的模型利用在关系内的元数据和随机探索下的混合聚集流以学习丰富的语义。为了探索不同聚合流的重要性并利用多重性属性，我们提出了一个新型的分层注意模块，该模块既利用了Metapath级别的注意力和关系级的关注。广泛的实验结果表明，与几个最先进的基线相比，Hybridgnn取得了最佳性能。

语义关系预测旨在挖掘异质图中对象之间的隐式关系，这些关系由不同类型的对象和不同类型的链接组成。在现实世界中，新的语义关系不断出现，它们通常仅带有几个标记的数据。由于多种异构图中存在各种语义关系，因此可以从某些现有的语义关系中开采可转移的知识，以帮助预测新的语义关系，几乎没有标记的数据。这激发了一个新的问题，即跨异构图的几乎没有语义关系预测。但是，现有方法无法解决此问题，因为它们不仅需要大量的标记样本作为输入，而且还集中在具有固定异质性的单个图上。针对这个新颖而充满挑战的问题，在本文中，我们提出了一个基于元学习的图形神经网络，用于语义关系预测，名为Metags。首先，metags将对象之间的图形结构分解为多个归一化子图，然后采用两视图形神经网络来捕获这些子图的本地异质信息和全局结构信息。其次，Metags通过超出型网络汇总了这些子图的信息，该网络可以从现有的语义关系中学习并适应新的语义关系。第三，使用良好的初始化的两视图形神经网络和超出型网络，Metags可以有效地从不同的图形中学习新的语义关系，同时克服少数标记数据的限制。在三个现实世界数据集上进行的广泛实验表明，元数据的性能优于最先进的方法。

Graph Neural Networks (GNNs) have attracted increasing attention in recent years and have achieved excellent performance in semi-supervised node classification tasks. The success of most GNNs relies on one fundamental assumption, i.e., the original graph structure data is available. However, recent studies have shown that GNNs are vulnerable to the complex underlying structure of the graph, making it necessary to learn comprehensive and robust graph structures for downstream tasks, rather than relying only on the raw graph structure. In light of this, we seek to learn optimal graph structures for downstream tasks and propose a novel framework for semi-supervised classification. Specifically, based on the structural context information of graph and node representations, we encode the complex interactions in semantics and generate semantic graphs to preserve the global structure. Moreover, we develop a novel multi-measure attention layer to optimize the similarity rather than prescribing it a priori, so that the similarity can be adaptively evaluated by integrating measures. These graphs are fused and optimized together with GNN towards semi-supervised classification objective. Extensive experiments and ablation studies on six real-world datasets clearly demonstrate the effectiveness of our proposed model and the contribution of each component.

近三年来，异质图神经网络（HGNN）吸引了研究的兴趣。大多数现有的HGNN分为两类。一个类是基于元路径的HGNN，要么需要域知识才能手工制作元路径，要么花费大量时间和内存来自动构建元路径。另一个类不依赖元路径结构。它将均匀的卷积图神经网络（Conv-GNN）作为骨架，并通过引入节点型和边缘型依赖性参数将其扩展到异质图。不管元路径依赖性如何，大多数现有的HGNN都采用浅层探测器（例如GCN和GAT）来汇总邻里信息，并且可能有限地捕获高阶邻里信息的能力。在这项工作中，我们提出了两个异构图树网络模型：异质图树卷积网络（HETGTCN）和异质图树注意网络（HETGTAN），它们不依赖元路径来在两个节点特征和图形结构中编码异质性。在三个现实世界的异质图数据上进行了广泛的实验表明，所提出的HETGTCN和HETGTAN具有有效的效率，并且一致地超过了所有最先进的HGNN基准在半监视的节点分类任务上，并且可以深入不受损害的性能。

由于图神经网络（GNN）的成功和异质信息网络的广泛应用，近年来，异质图学习近年来引起了极大的关注。已经提出了各种异质图神经网络，以概括GNN来处理异质图。不幸的是，这些方法通过各种复杂的模块对异质性进行建模。本文旨在提出一个简单而有效的框架，以使均质GNN具有足够的处理异质图的能力。具体而言，我们提出了基于关系嵌入的图形神经网络（RE-GNNS），该图形仅使用一个参数来嵌入边缘类型关系和自动连接的重要性。为了同时优化这些关系嵌入和其他参数，提出了一个梯度缩放因子来约束嵌入以收敛到合适的值。此外，我们从理论上证明，与基于元路径的异质GNN相比，我们的RE-GNN具有更高的表现力。关于节点分类任务的广泛实验验证了我们提出的方法的有效性。

图形神经网络（GNN）在解决图形结构数据（即网络）方面的各种分析任务方面已广受欢迎。典型的gnns及其变体遵循一种消息的方式，该方式通过网络拓扑沿网络拓扑的特征传播过程获得网络表示，然而，它们忽略了许多现实世界网络中存在的丰富文本语义（例如，局部单词序列）。现有的文本丰富网络方法通过主要利用内部信息（例如主题或短语/单词）来整合文本语义，这些信息通常无法全面地挖掘文本语义，从而限制了网络结构和文本语义之间的相互指导。为了解决这些问题，我们提出了一个具有外部知识（TEKO）的新型文本富裕的图形神经网络，以充分利用文本丰富的网络中的结构和文本信息。具体而言，我们首先提出一个灵活的异质语义网络，该网络结合了文档和实体之间的高质量实体和互动。然后，我们介绍两种类型的外部知识，即结构化的三胞胎和非结构化实体描述，以更深入地了解文本语义。我们进一步为构建的异质语义网络设计了互惠卷积机制，使网络结构和文本语义能够相互协作并学习高级网络表示。在四个公共文本丰富的网络以及一个大规模的电子商务搜索数据集上进行了广泛的实验结果，这说明了Teko优于最先进的基线。

图形神经网络（GNN）是通过学习通用节点表示形式来建模和处理图形结构数据的主要范例。传统的培训方式GNNS取决于许多标记的数据，这导致了成本和时间的高需求。在某个特殊场景中，它甚至不可用。可以通过图形结构数据本身生成标签的自我监督表示学习是解决此问题的潜在方法。并且要研究对异质图的自学学习问题的研究比处理同质图更具挑战性，对此，研究也更少。在本文中，我们通过基于Metapath（SESIM）的结构信息提出了一种用于异质图的自我监督学习方法。提出的模型可以通过预测每个Metapath中节点之间的跳跃数来构建借口任务，以提高主任务的表示能力。为了预测跳跃数量，Sesim使用数据本身来生成标签，避免了耗时的手动标签。此外，预测每个Metapath中的跳跃数量可以有效地利用图形结构信息，这是节点之间的重要属性。因此，Sesim加深对图形结构模型的理解。最后，我们共同培训主要任务和借口任务，并使用元学习来平衡借口任务对主要任务的贡献。经验结果验证了SESIM方法的性能，并证明该方法可以提高传统神经网络在链接预测任务和节点分类任务上的表示能力。

Heterogeneous graph contrastive learning has received wide attention recently. Some existing methods use meta-paths, which are sequences of object types that capture semantic relationships between objects, to construct contrastive views. However, most of them ignore the rich meta-path context information that describes how two objects are connected by meta-paths. On the other hand, they fail to distinguish hard negatives from false negatives, which could adversely affect the model performance. To address the problems, we propose MEOW, a heterogeneous graph contrastive learning model that considers both meta-path contexts and weighted negative samples. Specifically, MEOW constructs a coarse view and a fine-grained view for contrast. The former reflects which objects are connected by meta-paths, while the latter uses meta-path contexts and characterizes the details on how the objects are connected. We take node embeddings in the coarse view as anchors, and construct positive and negative samples from the fine-grained view. Further, to distinguish hard negatives from false negatives, we learn weights of negative samples based on node clustering. We also use prototypical contrastive learning to pull close embeddings of nodes in the same cluster. Finally, we conduct extensive experiments to show the superiority of MEOW against other state-of-the-art methods.

多药物（定义为使用多种药物）是一种标准治疗方法，尤其是对于严重和慢性疾病。但是，将多种药物一起使用可能会导致药物之间的相互作用。药物 - 药物相互作用（DDI）是一种与另一种药物结合时的影响发生变化时发生的活性。 DDI可能会阻塞，增加或减少药物的预期作用，或者在最坏情况下，会产生不利的副作用。虽然准时检测DDI至关重要，但由于持续时间短，并且在临床试验中识别它们是时间的，而且昂贵，并且要考虑许多可能的药物对进行测试。结果，需要计算方法来预测DDI。在本文中，我们提出了一种新型的异质图注意模型Han-DDI，以预测药物 - 药物相互作用。我们建立了具有不同生物实体的药物网络。然后，我们开发了一个异质的图形注意网络，以使用药物与其他实体的关系学习DDI。它由一个基于注意力的异质图节点编码器组成，用于获得药物节点表示和用于预测药物相互作用的解码器。此外，我们利用全面的实验来评估我们的模型并将其与最先进的模型进行比较。实验结果表明，我们提出的方法Han-DDI的表现可以显着，准确地预测DDI，即使对于新药也是如此。