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。