
Entwicklung eines leistungsstarken GNN-Modells für optimale Knotenrepräsentationen unter Berücksichtigung von Homophilie und Heterophilie.


coremsg

entwirren-von-homophilie-und-heterophilie-in-der-halbüberwachten-knotenklassifizierung-mit-graph-neuralen-netzwerken


Entwirren von Homophilie und Heterophilie in der halbüberwachten Knotenklassifizierung mit Graph-Neuralen Netzwerken


title_rewrite


UniFilter übertrifft bestehende Polynom-Filter und optimierte Modelle, indem es UniBasis nutzt, um die Heterophilie-Grade von Graphen zu erfassen und die Effektivität und Allgemeingültigkeit für die Graphenanalyse zu demonstrieren.


effektive-universelle-polynom-basis-für-spektrale-graph-neuronale-netzwerke


Effektive universelle Polynom-Basis für spektrale Graph-Neuronale Netzwerke
