一种因果解耦的多粒度图分类方法

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内容提要

该文介绍了一种自我监督方法,通过三个前置任务指导自动边界分离,并与下游节点分类任务一起训练,以提高通道的捕获能力。实验结果表明,DisGNN在六个真实世界数据集上取得了显着的性能提升,为边缘分离和图学习提供了新的解决方案。

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