SiHGNN：利用语义图的特性实现高效的HGNN加速

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对异构图神经网络（HGNN）在执行过程中的效率问题，提出了一种新的方法，利用语义图的特性进行优化。研究表明，SiHGNN硬件加速前端能够通过改进语义图生成和布局，显著提高HGNN的性能，实验结果显示性能提升达2.95倍。

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。

HGNNs Simple-HGN 同质GNNs 异质图基准 异质图神经网络
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