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专家混合与解耦消息传递的结合：面向通用与自适应的节点分类
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内容提要
本研究提出GNNMoE模型，旨在解决图神经网络在异质数据和长程依赖性方面的局限。通过细粒度消息传递与专家混合机制，该模型提升了节点分类能力。实验结果表明，其在多种图数据上表现优异，增强了鲁棒性和计算效率。
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关键要点
- 本研究提出GNNMoE模型，旨在解决图神经网络在异质数据和长程依赖性方面的局限。
- GNNMoE模型结合了细粒度的消息传递操作和专家混合机制。
- 该模型旨在提高节点分类的表达能力和适应性。
- 实验结果表明，GNNMoE在多种图数据类型上表现优异。
- GNNMoE有效缓解了过平滑问题，增强了模型的鲁棒性和计算效率。
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