heterogeneous graph
时间: 2023-04-18 21:01:39 浏览: 77
异构图是指由不同类型的节点和边组成的图。在异构图中,节点和边可以有不同的属性和关系,这种复杂性使得异构图在许多实际应用中具有重要的作用,例如社交网络、知识图谱、推荐系统等。异构图的研究涉及到图表示学习、图神经网络、图匹配等领域。
相关问题
heterogeneous graph transformer
异构图变换器是一种用于处理异构图数据的深度学习模型。它可以处理不同类型的节点和边,例如社交网络中的用户、帖子和评论等。该模型使用图卷积神经网络(GCN)来学习节点之间的关系,并使用注意力机制来捕捉不同类型节点之间的关系。这种模型在推荐系统、知识图谱和社交网络分析等领域有广泛的应用。
heterogeneous graph attention network
异构图注意力网络(Heterogeneous Graph Attention Network,简称HAN)是一种用于处理异构图数据的深度学习模型。在传统的图神经网络中,所有节点和边都被视为同质的,但在现实世界中,很多图数据都是由不同类型的节点和边构成的。HAN的特点是可以有效地处理这种异构的图数据。
HAN模型通过对每个节点类型和边类型分别进行注意力计算,来捕捉不同类型节点和边之间的关系,从而提高模型性能。该模型可以用于各种任务,例如节点分类、链接预测和推荐系统等。
总之,HAN模型是一种能够有效处理异构图数据的深度学习模型,它通过注意力计算来捕捉不同类型节点和边之间的关系,可以用于各种实际应用场景。