北邮石川老师团队的论文，又是有关异构图的。 本文指出，异构图在现实中不可避免地是有噪声的或不完整的，因此，对于hgnn来说，学习异构图结构而不是仅仅依赖原始图结构是至关重要的。本文首次尝试学习最优的异构图结构用于hgnn，提出了一个新的框架