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SiHGNN：利用语义图的特性实现高效的HGNN加速
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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在适当的输入情况下可以胜过所有现有的HGNNs。构建了异质图基准(HGB)以促进HGNN研究，并介绍了一个强大的基准Simple-HGN。
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关键要点
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通过复现12个异质图神经网络的实验，揭示了HGNNs进展的惊人发现。
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简单的同质GNNs在适当的输入情况下可以胜过所有现有的HGNNs。
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构建了异质图基准(HGB)以促进鲁棒且可重复的HGNN研究。
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HGB包括具有三个任务的11个不同的数据集，规范了数据分割、特征处理和性能评估的流程。
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介绍了一个强大的基准Simple-HGN，它在HGB上明显优于所有先前的模型。
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