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heterophily problem
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ICLR
有序 GNN: 排序消息传递以应对异质性和过度平滑
本文提出了一种基于树的层次结构和有序神经元的图神经网络方法,解决了图中多次信息传递导致的过度平滑和异质性问题。实验证明,该方法在同质性和异质性场景下均能取得最优表现,并能有效防止图模型存在的过度平滑问题。
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a year ago
利用邻居效应:用于具有异质性图的 Conv-Agnostic GNNs 框架
本文探讨了 GNNs 的异质问题并研究了跨类别邻居的特征聚合,提出了 CAGNNs 框架以提高节点分类任务的性能。实验结果表明,我们的框架能够分别提高 GIN,GAT 和 GCN 的平均预测准确率 9.81%,25.81%和 20.61%。
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2 years ago
同一问题的两个方面:图卷积神经网络中的异质性和过度平滑
通过对节点进行度量和异质性分级,我们成功解释和预测了 GCNs 的过度平滑和异质性问题,并提出了结构和特征基础的边缘校正策略来处理这两个问题。
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3 years ago
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