本稿では、部分的にノードが観測できない状況下において、スムーズ信号からグラフ構造を効率的に学習する一次アルゴリズムフレームワークを提案する。
複雑なデータ分布に対処するため、階層的な意味環境を生成し、グラフ不変学習を強化する新しいアプローチが効果的であることを示す。
