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Multi-Domain Graph Foundation Models: Achieving Robust Knowledge Transfer through Topology Alignment
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内容提要
本研究提出了一种多域图基础模型（MDGFM），旨在解决不同领域图形拓扑差异带来的知识转移问题。通过对跨域拓扑信息进行对齐，MDGFM能够有效实现知识转移，提升多域预训练效果。
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关键要点
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本研究提出了一种多域图基础模型（MDGFM），旨在解决不同领域图形拓扑差异带来的知识转移问题。
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MDGFM通过统一框架对跨域拓扑信息进行对齐和利用，从而实现稳健的知识转移。
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研究表明，MDGFM通过适应性地平衡特征和拓扑，同时精炼原始图形以消除噪声，提升了多域预训练的效果。
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MDGFM还帮助实现未见领域的知识转移。
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