- 来源：arxiv 2104.01711v1
- 机构：The University of Queensland
- 任务：异构图的 inductive 节点分类
- 方法：没有仔细看，大概是既聚合邻居（wide）又做 random walk（deep）
- 这篇 introduction 写的不错，几乎把图的问题都介绍了，我到这里才意识到：DocRED 作为异质图，大家用的还都是基于分类信息聚合的方式（RGCN），基于 meta path 的似乎没有？或者说像 EoG 这种给边建模的，其实属于 meta path 类的方法？感觉这一类方法可以再看看