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高阶相互作用（HOI）在现实世界中的系统和应用中无处不在。对HOI的深度学习的调查已成为数据挖掘和机器学习社区的宝贵议程。由于HOI的网络是数学上的，因此Hypergraph神经网络（HNN）已成为表示超图表学习的强大工具。鉴于新兴趋势，我们介绍了专门针对HNN的首次调查，并提供了深入和逐步指南。广义，本调查概述HNN架构，培训策略和应用程序。首先，我们将现有的HNN分解为四个设计组件：（i）输入功能，（ii）输入结构，（iii）消息传递方案和（iv）培训策略。第二，我们研究了HNNS如何通过其每个组成部分来解决和学习HOI。第三，我们概述了HNN在建议，生物信息学和医学科学，时间序列分析和计算机视觉中的最新应用。最后，我们以讨论局限性和未来方向的讨论来结束。
一项有关超图神经网络的调查：深入和逐步指南
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