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Combination of Mixture of Experts and Decoupled Message Passing: Towards General and Adaptive Node Classification
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内容提要
本研究提出GNNMoE模型，结合细粒度消息传递与专家混合机制，旨在提升图神经网络在异质数据和长程依赖性下的节点分类能力。实验结果表明，该模型在多种图数据上表现优异，增强了鲁棒性与计算效率。
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关键要点
- 本研究提出GNNMoE模型，结合细粒度消息传递与专家混合机制。
- GNNMoE旨在提升图神经网络在异质数据和长程依赖性下的节点分类能力。
- 实验结果显示，GNNMoE在多种图数据上表现优异，增强了鲁棒性与计算效率。
- 该模型有效缓解了过平滑问题，提升了节点分类的表达能力和适应性。
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