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BG-HGNN: 面向可扩展和高效的异构图神经网络
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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
通过复现12个异质图神经网络的实验，发现简单的同质GNNs被低估，GAT在适当的输入情况下可以胜过所有HGNNs。构建了异质图基准HGB，包括11个不同数据集，以促进HGNN研究。介绍了一个强大的基准Simple-HGN，在HGB上优于先前模型，加速未来HGNNs的发展。
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关键要点
- 通过复现12个异质图神经网络的实验，揭示HGNNs进展的惊人发现。
- 简单的同质GNNs被低估，GAT在适当的输入情况下可以胜过所有HGNNs。
- 构建了异质图基准HGB，包括11个不同数据集，以促进HGNN研究。
- HGB规范了异质图数据分割、特征处理和性能评估的流程。
- 介绍了一个强大的基准Simple-HGN，在HGB上优于先前模型，推动未来HGNNs的发展。
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