双曲异质图注意力网络
提出了利用超几何空间和元路径实例学习异构图的向量表示的超几何异构图注意力网络（HHGAT），在三个真实的异构图数据集上的实验证明 HHGAT 在节点分类和聚类任务中优于现有的异构图嵌入模型。
本研究提出了HL-HGAT模型，用于学习k-单纯形之间的异构信号表示。该模型包括HL卷积滤波器、单纯形投影和单纯形注意池运算符，能够处理各种图形场景。在多个任务中进行了评估，结果表明该模型具有高效性和多功能性。
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