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.

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。

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。

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。

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

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。

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。

包含多种类型的节点和边缘的异质图在各种领域都普遍存在，包括书目网络，社交媒体和知识图。作为分析异质图的基本任务，相关度量旨在计算不同类型的两个对象之间的相关性，这些对象已在许多应用程序中使用，例如Web搜索，建议和社区检测。大多数现有的相关性措施都集中在对象具有相同类型的均质网络上，并为异质图制定了一些措施，但它们通常需要预定义的元路径。定义有意义的元路径需要大量的领域知识，这在很大程度上限制了其应用，尤其是在诸如知识图之类的图形富含模式的异质图上。最近，图形神经网络（GNN）已被广泛应用于许多图挖掘任务，但尚未用于测量相关性。为了解决上述问题，我们提出了一种基于GNN的新型相关性措施，即GSIM。具体而言，我们首先是理论上分析的，并表明GNN有效地测量图中节点的相关性。然后，我们建议基于上下文路径的图形神经网络（CP-GNN）自动利用异质图中的语义。此外，我们利用CP-GNN来支持任何类型的两个对象之间的相关性度量。广泛的实验表明，GSIM优于现有措施。

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.

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。

Graphs are ubiquitous in nature and can therefore serve as models for many practical but also theoretical problems. For this purpose, they can be defined as many different types which suitably reflect the individual contexts of the represented problem. To address cutting-edge problems based on graph data, the research field of Graph Neural Networks (GNNs) has emerged. Despite the field's youth and the speed at which new models are developed, many recent surveys have been published to keep track of them. Nevertheless, it has not yet been gathered which GNN can process what kind of graph types. In this survey, we give a detailed overview of already existing GNNs and, unlike previous surveys, categorize them according to their ability to handle different graph types and properties. We consider GNNs operating on static and dynamic graphs of different structural constitutions, with or without node or edge attributes. Moreover, we distinguish between GNN models for discrete-time or continuous-time dynamic graphs and group the models according to their architecture. We find that there are still graph types that are not or only rarely covered by existing GNN models. We point out where models are missing and give potential reasons for their absence.

链接预测是一项重要的任务，在各个域中具有广泛的应用程序。但是，大多数现有的链接预测方法都假定给定的图遵循同质的假设，并设计基于相似性的启发式方法或表示学习方法来预测链接。但是，许多现实世界图是异性图，同义假设不存在，这挑战了现有的链接预测方法。通常，在异性图中，有许多引起链接形成的潜在因素，并且两个链接的节点在一个或两个因素中往往相似，但在其他因素中可能是不同的，导致总体相似性较低。因此，一种方法是学习每个节点的分离表示形式，每个矢量捕获一个因子上的节点的潜在表示，这铺平了一种方法来模拟异性图中的链接形成，从而导致更好的节点表示学习和链接预测性能。但是，对此的工作非常有限。因此，在本文中，我们研究了一个新的问题，该问题是在异性图上进行链接预测的分离表示学习。我们提出了一种新颖的框架分解，可以通过建模链接形成并执行感知因素的消息来学习以促进链接预测来学习解开的表示形式。在13个现实世界数据集上进行的广泛实验证明了Disenlink对异性恋和血友病图的链接预测的有效性。我们的代码可从https://github.com/sjz5202/disenlink获得

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。

近年来，图形变压器在各种图形学习任务上表现出了优势。但是，现有图形变压器的复杂性与节点的数量二次缩放，因此难以扩展到具有数千个节点的图形。为此，我们提出了一个邻域聚集图变压器（Nagphormer），该变压器可扩展到具有数百万节点的大图。在将节点特征馈送到变压器模型中之前，Nagphormer构造令牌由称为Hop2Token的邻域聚合模块为每个节点。对于每个节点，Hop2token聚合从每个跳跃到表示形式的邻域特征，从而产生一系列令牌向量。随后，不同HOP信息的结果序列是变压器模型的输入。通过将每个节点视为一个序列，可以以迷你批量的方式训练Nagphormer，从而可以扩展到大图。 Nagphormer进一步开发了基于注意力的读数功能，以便学习每个跳跃的重要性。我们在各种流行的基准测试中进行了广泛的实验，包括六个小数据集和三个大数据集。结果表明，Nagphormer始终优于现有的图形变压器和主流图神经网络。

异质图具有多个节点和边缘类型，并且在语义上比同质图更丰富。为了学习这种复杂的语义，许多用于异质图的图形神经网络方法使用Metapaths捕获节点之间的多跳相互作用。通常，非目标节点的功能未纳入学习过程。但是，可以存在涉及多个节点或边缘的非线性高阶相互作用。在本文中，我们提出了Simplicial Graph注意网络（SGAT），这是一种简单的复杂方法，可以通过将非目标节点的特征放在简单上来表示这种高阶相互作用。然后，我们使用注意机制和上邻接来生成表示。我们凭经验证明了方法在异质图数据集上使用节点分类任务的方法的功效，并进一步显示了SGAT通过采用随机节点特征来提取结构信息的能力。数值实验表明，SGAT的性能优于其他当前最新的异质图学习方法。

事实证明，信息提取方法可有效从结构化或非结构化数据中提取三重。以（头部实体，关系，尾部实体）形式组织这样的三元组的组织称为知识图（kgs）。当前的大多数知识图都是不完整的。为了在下游任务中使用kgs，希望预测kgs中缺少链接。最近，通过将实体和关系嵌入到低维的矢量空间中，旨在根据先前访问的三元组来预测三元组，从而对KGS表示不同的方法。根据如何独立或依赖对三元组进行处理，我们将知识图完成的任务分为传统和图形神经网络表示学习，并更详细地讨论它们。在传统的方法中，每个三重三倍将独立处理，并在基于GNN的方法中进行处理，三倍也考虑了他们的当地社区。查看全文

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。

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。

时间图代表实体之间的动态关系，并发生在许多现实生活中的应用中，例如社交网络，电子商务，通信，道路网络，生物系统等。他们需要根据其生成建模和表示学习的研究超出与静态图有关的研究。在这项调查中，我们全面回顾了近期针对处理时间图提出的神经时间依赖图表的学习和生成建模方法。最后，我们确定了现有方法的弱点，并讨论了我们最近发表的论文提格的研究建议[24]。

Graph Neural Networks (GNNs), originally proposed for node classification, have also motivated many recent works on edge prediction (a.k.a., link prediction). However, existing methods lack elaborate design regarding the distinctions between two tasks that have been frequently overlooked: (i) edges only constitute the topology in the node classification task but can be used as both the topology and the supervisions (i.e., labels) in the edge prediction task; (ii) the node classification makes prediction over each individual node, while the edge prediction is determinated by each pair of nodes. To this end, we propose a novel edge prediction paradigm named Edge-aware Message PassIng neuRal nEtworks (EMPIRE). Concretely, we first introduce an edge splitting technique to specify use of each edge where each edge is solely used as either the topology or the supervision (named as topology edge or supervision edge). We then develop a new message passing mechanism that generates the messages to source nodes (through topology edges) being aware of target nodes (through supervision edges). In order to emphasize the differences between pairs connected by supervision edges and pairs unconnected, we further weight the messages to highlight the relative ones that can reflect the differences. In addition, we design a novel negative node-pair sampling trick that efficiently samples 'hard' negative instances in the supervision instances, and can significantly improve the performance. Experimental results verify that the proposed method can significantly outperform existing state-of-the-art models regarding the edge prediction task on multiple homogeneous and heterogeneous graph datasets.