HSAN
一句话总结:好像是这两篇的精神续作
Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding
汲取了它的自适应拉普拉斯
Self-supervised Heterogeneous Graph Neural Network with Co-contrastive Learning
汲取了他的汇聚结构信息等信息
这篇文章文章主要有两个创新点:
P矩阵:即两点关系矩阵,利用kmeans生成的伪代码生成
H矩阵:高置信度矩阵
之后,用两者相乘作为两向量的相似度