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Dual-Frequency Filtering Self-Aware Graph Neural Networks for Homophilic and Heterophilic Graphs
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内容提要
本研究提出了一种双频过滤自感知图神经网络（DFGNN），旨在解决图神经网络在处理图结构数据时的拓扑和属性干扰问题。该模型结合低通和高通滤波器，有效提取平滑和详细的拓扑特征，显著提升了同质和异质图的分类性能。
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关键要点
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本研究提出了一种双频过滤自感知图神经网络（DFGNN），旨在解决图神经网络在处理图结构数据时的拓扑和属性干扰问题。
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DFGNN模型结合了低通和高通滤波器，有效提取平滑和详细的拓扑特征。
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该模型显著提升了同质和异质图的分类性能。
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