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使用线性化随机生成树快速有效地训练图神经网络
提出一种新的有效且可扩展的框架,用于在给定图形结构数据的监督节点分类任务中训练 GNNs。该方法通过在从输入网络提取的随机生成树线性化的一系列路径图上越来越细化的权重更新操作进行。在此过程中,路径图旨在保留原始图的基本拓扑和节点信息。同时,
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