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启发式方法是提炼多层感知器以进行图链接预测的良好教师
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内容提要
本研究探讨教师模型选择对学生模型性能的影响，提出了一种组合启发式提炼多层感知器（EHDM），在十个数据集上平均提升了7.93%的性能，训练时间减少了1.95至3.32倍。
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关键要点
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本研究探讨教师模型选择对学生模型性能的影响。
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提出了一种组合启发式提炼多层感知器（EHDM）。
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EHDM在十个数据集上平均提升了7.93%的性能。
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训练时间减少了1.95至3.32倍。
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该方法有效整合补充信号并消除了图依赖性。
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