¿Qué es una GNN heterogénea y dónde se aplican?

Las GNN heterogéneas (redes neuronales gráficas heterogéneas) son un tipo de redes neuronales gráficas que trabajan con grafos que contienen diferentes tipos de nodos y aristas. A diferencia de las GNN clásicas, donde todos los nodos y aristas son del mismo tipo, las GNN heterogéneas consideran la diversidad de entidades y sus relaciones, lo que permite modelar estructuras de datos más complejas.

Aplicaciones:

• Redes sociales: diferentes tipos de usuarios, publicaciones, comentarios.
• Datos biomédicos: genes, proteínas, enfermedades y sus interacciones.
• Sistemas de recomendación: usuarios, productos, categorías.
• Grafos de conocimiento: diferentes entidades y relaciones entre ellas.

Ejemplo: en una red social, los nodos pueden ser usuarios y publicaciones, las aristas — amistad, me gusta, comentarios. La GNN heterogénea permite tener en cuenta estas diferencias de manera eficiente para tareas de clasificación, predicción de relaciones, etc.