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洞見 - Graph-Neuronale Netzwerke
Entwirren von Homophilie und Heterophilie in der halbüberwachten Knotenklassifizierung mit Graph-Neuralen Netzwerken
Entwicklung eines leistungsstarken GNN-Modells für optimale Knotenrepräsentationen unter Berücksichtigung von Homophilie und Heterophilie.
Effektive universelle Polynom-Basis für spektrale Graph-Neuronale Netzwerke
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.
