融合图神经网络和注意力机制的异质图嵌入研究

Heterogeneous Graph Embedding of Fusion Graph Neural Networks and Attention Mechanisms

针对异质图只考虑元路径捕获信息而造成大量信息损失,以及聚合邻域节点信息时不能有效建模局域信息的问题,提出基于融合图神经网络和注意力机制的异质图嵌入模型。该模型从元路径和邻域信息分别挖掘异质图的深层潜在特征、获取节点嵌入。在AMiner和DBIS两个数据集上的大量实验表明,本文所提模型方法可以有效改善节点表示。