异质图含有丰富的节点和边类型，在现实世界中广泛存在。考虑到异质图中往往存在标签稀疏问题，一些研究人员提出了“预训练，微调”的范式，即在源异质图中预训练提取通用知识，之后在目标异质图中微调实现知识转移。然而，现有方法总是假设源异质图和目标异质图具有相同的异质性，

模型 语言 gnn aaai dblp 2025-05-23 07:08  5