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高效异构图学习通过随机投影
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文复现了12个异质图神经网络，发现GAT在适当的输入情况下可以在各种情况下与或胜过所有现有的HGNNs。构建了异质图基准(HGB)，其中包括11个不同的数据集，以促进鲁棒且可重复的HGNN研究。介绍了一个简单但非常强大的基准Simple-HGN，它在HGB上明显优于所有先前的模型，以加速未来HGNNs的发展。
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关键要点
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本文复现了12个异质图神经网络，揭示了HGNNs进展的惊人发现。
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发现由于不当的设置，简单的同质GNNs被大大低估。
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GAT在适当的输入情况下可以在各种情况下与或胜过所有现有的HGNNs。
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构建了异质图基准(HGB)，包括11个不同的数据集，以促进鲁棒且可重复的HGNN研究。
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HGB规范了异质图数据分割、特征处理和性能评估的流程。
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介绍了一个简单但非常强大的基准Simple-HGN，它在HGB上明显优于所有先前的模型，以加速未来HGNNs的发展。
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