AttriReBoost：一种无梯度传播优化方法用于解决属性缺失图中的冷启动问题

本研究针对图学习中常见的属性缺失问题，提出了AttriReBoost（ARB）方法，以解决依赖特征传播的现有方法在处理低度节点时面临的冷启动问题。该方法通过重新定义初始边界条件和整合虚拟边，增强全局特征传播，显著提高了节点连通性和收敛的稳定性，实验结果表明其相较于最先进的方法在准确率上平均提升了5.11%。