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基于Lanczos的线性约束下图神经网络的增强表达性
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新方法来增强图神经网络在链接预测任务中的表达能力。通过将诱导子图嵌入图拉普拉斯矩阵的特征基，使用可学习的Lanczos算法与线性约束构建了轻量级架构，提高了链接预测性能并减少了对训练数据集的需求。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法来增强图神经网络在链接预测任务中的表达能力。
- 通过将诱导子图嵌入图拉普拉斯矩阵的特征基，提升了链接预测性能。
- 引入了可学习的Lanczos算法与线性约束，构建了轻量级架构。
- 该方法显著减少了对训练数据集的需求。
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