过去尝试采用GNN与异构网络进行学习的工作往往面临着以下几个问题：
- 大多数涉及为每种类型的异构图设计元路径或者变体，需要特定的领域知识；
- 要么简单地假设不同类型的节点和边共享相同的特征和表示空间，要么单独为节点类型或边类型保留不同的非共享权重，使得它们不足以捕获异构图的属性；
- 它们固有的设计和实现使得它们无法对web规模的异构图进行建模。
鉴于以上这些限制，本文设计了研究异构图的神经网络HGT，目标是保持节点和边类型的依赖表示，同时避免自定义元路径，并且可以扩展到web规模的异构图。
为了处理图的异构性，文章引入了依赖于节点和边类型的注意力机制，HGT中的异构相互注意不是参数化每种类型的边，而是通过基于其元关系三元组分解每个边
e
=
<
s
,
t
>
e=<s,t>
e=<s,t>来定义，其中s、t表示节点类型，e表示s与t之间的边类型。具体来说，HGT使用这些元关系来参数化权重矩阵，以计算每条边的注意力分数。因此，这样允许不同类型的节点和边保持其特定的表示空间。与此同时，不同类型的连接节点人若干可以交互、传递和聚合消息，不受其分布间隙的限制。
由于其体系结构的性质，HGT可以通过跨层的消息传递来合并来自不同类型的高阶邻居的信息，这也被称为“软”元路径。也就是说HGT只把它的一跳边作为输入，而不用手动设计元路径，所提出的注意力机制也可以自动和隐式地学习和提取对不同下游任务很重要的元路径。