论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.06455
实现代码地址：https://github.com/ seongjunyun/Graph_Transformer_Networks
看分享之前可以把论文读一遍，代码看一看，这样必定会事半功倍！

### 论文目的是通过构造GTN(Graph Transformer Networks)，来学习到异构网络中有效的节点表示。

### 其他现有方法（GNNs）的缺点：

1. 对于异构图，由于GNN只用于处理同构图，因此效果不好。

![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125733747-960185554.png)

2. 一种简单的处理方法就是忽略类型，缺点就是无法获取到类型信息。

3. 手动设计一个meta-path，例如![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125733992-1510873301.png)，将异构图转化由meta-path定义的同构图，然后使用GNN进行操作。方法的缺点是：对于每一个问题都需要单独的手工设计meta-path；并且最终效果受到选择meta-path的影响；meta-path的选择需要对应领域知识。

### 整体框架

1. meta-path的表示：

一条路径：![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125734233-779406818.png)，则![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125734433-1593186190.png)= ![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125734617-1222163259.png)*![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125734810-596595059.png)

#### 卷积层

![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125735076-1449969793.png)

代码：

A 的size：![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125735301-918259361.png)

W的size：![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125735499-300814642.png)

![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125736040-400755517.png)

![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125736289-29485225.png)

![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125736474-351259532.png)

#### GT层

在GT层中，使用了类似于stack的结构

![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125736970-37475547.png)

代码

![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125738868-1955849713.png)

解决meta-path长度随层数的增加而增加问题：![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125739391-972820468.png)

### GTN

![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125739955-1353487658.png)

代码

![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125740438-944463192.png)

![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125741887-2065348801.png)

gcn_conv:

![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125742427-1495904961.png)

#### 实验

![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125743197-21888419.png)

将模型生成的meta-path同预定义的meta-path相比较：

![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125743829-1002567197.png)

meta-path有效性

![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1277792/202001/1277792-20200118125745951-831401986.png)

### 本文的亮点

1. 不需要领域知识，不需要手动设置meta-path，GTN通过候选邻接矩阵来定义有效的meta-paths。
2. 可扩展性强。

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