O que é uma GNN heterogênea e onde elas são aplicadas?

As GNN heterogéneas (redes neuronais gráficas heterogéneas) são um tipo de redes neuronais gráficas que trabalham com grafos contendo diferentes tipos de nós e arestas. Ao contrário das GNN clássicas, onde todos os nós e arestas são do mesmo tipo, as GNN heterogéneas consideram a diversidade de entidades e suas relações, permitindo modelar estruturas de dados mais complexas.

Aplicações:

• Redes sociais: diferentes tipos de utilizadores, publicações, comentários.
• Dados biomédicos: genes, proteínas, doenças e suas interações.
• Sistemas de recomendação: utilizadores, produtos, categorias.
• Grafos de conhecimento: diferentes entidades e relações entre elas.

Exemplo: numa rede social, os nós podem ser utilizadores e publicações, as arestas — amizade, gostos, comentários. A GNN heterogénea permite considerar essas diferenças de forma eficiente para tarefas de classificação, previsão de ligações, etc.