《Beyond Homophily in Graph Neural Networks: Current Limitations and Effective Designs》阅读笔记
文章概述作者指出许多流行的GNN模型在泛化到异构图上时性能都很差,为此,作者确定了一组能够帮助提升GNN在异构图上性能的设计:自嵌入和邻居嵌入分离聚合更高阶的邻居将中间层的表示组合作为最后的表示作者将这些理念应用到了自己设计的H2GCN\text{H}_{2}\text{GCN}H2GCN上,半监督结点分类任务(semi-supervisednodeclassificationtask)的实验结果