最新的深度学习趋势之一是使用注意力机制，异质图的神经网络需要考虑到节点和元路径的多种影响，因此本文介绍一种基于层次注意力的异质图神经网络，称为HAN算法。它包括了节点等级和语义等级的注意力，能够学习不同元路径的重要性。通过分层聚合从基于元路径的邻域特征中生成节点嵌入。在真实世界的三个异质图实验结果显示出该模型优于其他已有模型的性能，并具有良好的图解释能力。