异构网络表征学习：深度探究与未来趋势

"这篇综述文章探讨了异构网络表示学习，主要关注图神经网络在处理包含不同类型的顶点和关系的异构网络中的应用。文章指出，目标是将网络中的对象自动映射到低维嵌入空间，以保留结构和属性信息，用于后续的机器学习任务。研究进展分为浅层嵌入学习和图神经网络两个主要类别。作者还提出了未来研究的挑战和可能的方向，并创建了一个异构图基准来推动该领域的开放研究。" 在现实世界的复杂系统中，如科学企业网络，异构网络是常见的抽象模型，包括多种实体类型如论文、作者、机构等。异构网络是一个有向图，其中每个顶点和边都有特定的类型。传统的方法依赖于提取结构特征，然后输入到机器学习模型，但这种方法常常受限于对元关系、网络模式和元路径的理解。 元关系是异构网络中边的抽象，反映了源顶点、边和目标顶点之间的关系类型。网络模式则概括了整个网络的元关系结构，形成一个由元关系构成的有向图。元路径是通过连续的边在不同顶点类型之间建立的路径，它揭示了网络中不同实体之间的复杂关联。 图神经网络（GNN）作为深度学习的一种形式，特别适合处理这类非欧几里得数据。它们能够学习节点和边的表示，同时考虑邻居节点的信息，以捕捉网络的局部和全局结构。浅层嵌入学习方法尽管相对简单，但也能在某些情况下有效。然而，GNNs在捕获异构网络的复杂性方面展现出更强的能力，因为它们可以处理不同类型节点和边的交互。 当前的挑战包括如何有效地处理大规模异构网络、如何捕捉不同类型边的权重差异、以及如何设计能同时捕获结构和属性信息的模型。未来的研究方向可能集中在开发更高效的GNN架构，改进嵌入的可解释性，以及探索异构网络在新领域的应用，如推荐系统、社交网络分析和生物信息学。 异构网络表示学习是理解和利用复杂网络结构的关键，而图神经网络作为这一领域的核心工具，将继续推动这一领域的进步。随着技术的发展，预计会有更多的创新方法出现，以应对异构数据的挑战，促进人工智能在各种应用场景中的深入应用。