Что такое heterogeneous GNN и где они применяются?

Heterogeneous GNN (гетерогенные графовые нейронные сети) — это тип графовых нейронных сетей, которые работают с графами, содержащими разные типы узлов и ребер. В отличие от классических GNN, где все узлы и ребра одного типа, гетерогенные GNN учитывают разнообразие сущностей и их отношений, что позволяет моделировать более сложные структуры данных.

Применения:

• Социальные сети: разные типы пользователей, постов, комментариев.
• Биомедицинские данные: гены, белки, заболевания и их взаимодействия.
• Рекомендательные системы: пользователи, товары, категории.
• Знаниевые графы: различные сущности и отношения между ними.

Пример: в социальной сети узлы могут быть пользователями и публикациями, ребра — дружба, лайки, комментарии. Heterogeneous GNN позволяет эффективно учитывать эти различия для задач классификации, предсказания связей и др.