# BHyGNN+

该工作提出 BHyGNN+，一个面向异质超图表示学习的自监督框架：它把超图与其对偶超图（节点与超边角色互换）的增强视图用余弦相似度进行对比，从而在不需要真实标签、也不需要负样本的情况下学习表示，并在 11 个基准数据集（含异质与同质超图及一个合成异质数据集）上取得优于监督与自监督基线的节点分类准确率。

该工作提出 BHyGNN+，一个面向异质超图表示学习的自监督框架：它把超图与其对偶超图（节点与超边角色互换）的增强视图用余弦相似度进行对比，从而在不需要真实标签、也不需要负样本的情况下学习表示，并在 11 个基准数据集（含异质与同质超图及一个合成异质数据集）上取得优于监督与自监督基线的节点分类准确率。