Sidi Mohamed Ben Abdellah University

异质图上的注意力聚合长期把节点类型当作静态标签，元路径聚合又容易忽略中间节点的语义贡献。TAHAN改为沿元路径前缀收集邻居，跨元路径与层级按节点类型合并，再用类型内注意力和类型间注意力两级融合。在DBLP与IMDB的节点分类上，它的Macro-F1与Micro-F1均值高于所列基线，IMDB两项提升经Holm校正后显著；ACM上则低于SeHGNN。

异质图上的注意力聚合长期把节点类型当作静态标签，元路径聚合又容易忽略中间节点的语义贡献。TAHAN改为沿元路径前缀收集邻居，跨元路径与层级按节点类型合并，再用类型内注意力和类型间注意力两级融合。在DBLP与IMDB的节点分类上，它的Macro-F1与Micro-F1均值高于所列基线，IMDB两项提升经Holm校正后显著；ACM上则低于SeHGNN。