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概念解析 | 异构图神经网络: 跨越异质网络,揭示隐藏的关联
注1：本文系"概念解析"系列之一，致力于简洁清晰地解释、辨析复杂而专业的概念。本次辨析的概念是：异构图神经网络
第一部分: 通俗解释
异构图神经网络(Heterogeneous Graph Neural Network),顾名思义,就是应用于异构图(Heterogeneous Graph)的神经网络模型。那么什么是异构图呢?我们可以形象地把它理解为一个"大杂烩"。在一个异构图中,节点和边可以有多种不同的类型。
举个例子,我们可以构建一个异构图来表示一所大学的信息。在这个"大学异构图"中:
- 节点可以是学生、教授、课程和书籍等不同类型的实体
- 边可以表示不同实体间的各种关系,如学生选课、教授授课、学生借书等
可以看到,异构图以一种灵活的方式,将现实世界中的异质信息整合在一个图结构中。而异构图神经网络的目标,就是从这种复杂的异质结构中学习到有用的知识和信息。
异构图神经网络通过巧妙的设计,使得不同类型的节点可以互相"协作"、传递信息
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