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保持邻居相似性的全局鲁棒图神经网络

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要

该论文研究了异质图中图神经网络的脆弱性，并提出了一种名为NSPGNN的鲁棒模型，通过双k最近邻图管道来解决负分类损失更新与成对相似性的负相关问题。实验证明，NSPGNN在同质图和异质图上都具有普遍的鲁棒性。

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标签

NSPGNN 双k最近邻图管道 图神经网络 异质图 神经网络 鲁棒模型
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