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介绍：
图神经网络（GNN）已广泛用于各种结构化图数据的表示学习， 通常通过节点之间的消息传递，通过不同的操作聚合它们的邻域信息。 虽然很有前途，但大多数现有的 GNN 都过度简化了图中边的复杂性和多样性，因此效率低下 以应对无处不在的异构图，这些图通常采用多关系图表示的形式。在这 论文中，我们提出了 RioGNN，一种新颖的强化、递归和灵活的邻域选择引导的多关系图 神经网络架构，在保持关系依赖的同时导航神经网络结构的复杂性 表示。我们首先根据实际任务构造一个多关系图，以反映 节点、边、属性和标签。为了避免不同类型节点之间的嵌入过度同化，我们采用了 基于节点属性确定最相似邻居的标签感知神经相似性度量。开发了一种增强的关系感知邻居选择机制来选择关系中目标节点的最相似邻居 在聚合来自不同关系的所有邻域信息以获得最终的节点嵌入之前。特别， 为了提高邻居选择的效率，我们提出了一种新的递归和可扩展的强化学习框架 对于不同尺度的多关系图具有可估计的深度和宽度。 RioGNN 可以学习更多的判别力 由于通过识别每个关系的个体重要性，节点嵌入具有增强的可解释性 过滤阈值机制。对真实世界图形数据和实际任务的综合实验证明了 与其他比较 GNN 模型相比，有效性、效率和模型可解释性的进步
总结：
本文研究了 RioGNN，一种增强的、递归的和灵活的邻域选择引导的多关系 图神经网络架构，学习更多判别节点嵌入并响应解释 不同关系在垃圾邮件审查检测和疾病诊断任务中的重要性。 RioGNN 设计了一个标签感知的神经相似性邻居度量和增强的关系感知邻居 选择器分别使用强化学习技术。为了优化计算效率 强化邻居选择，我们进一步设计了一个递归和可扩展的框架，具有可估计的深度和 不同尺度的多关系图的宽度。在三个真实世界基准上进行的实验 数据集表明 RioGNN 显着、一致且稳定地优于最先进的替代方案 跨所有数据集。我们的工作显示了学习强化邻域聚合的前景 GNNs，可能为未来的研究开辟新的途径，以提高具有自适应性的 GNNs 的性能 邻域选择和分析不同关系在消息传递中的重要性。 未来，我们的目标是采用多智能体 RL 算法，进一步使 RioGNN 能够自适应 为每个节点确定有意义的关系，而不是手动定义关系，以实现自动化 异构数据的表征学习。此外，研究如何扩展我们的 模型到图数据分析和应用的其他任务，例如个性化推荐系统， 社交网络分析等
