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引言 在现代信息科学领域，图神经网络〔GNN〕因其超强表征学习本事而被广泛应用于各类场景，可是，传统GNN首要处理是同质图〔homogeneous graph〕，即所有节点、边类型相同，而在实际应用中，异质图〔heterogeneous graph〕因其多样性、复杂性而显得更为重点，本文旨在探讨如何
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