排名与对齐：有效的无源图域适应方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了无源图域适应中源图缺失的问题，提出了一种新颖的图神经网络方法Rank and Align (RNA)。该方法通过谱排序和谐图对齐，以增强语义学习并提取不和谐图中的域不变子图，从而有效应对标签稀缺和领域差异问题。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上表现优秀，具有重要的实际应用潜力。
该文章介绍了GDABench，一个用于评估无监督图领域自适应模型性能的全面基准测试。实验发现UGDA模型在不同数据集和适应场景中性能差异显著。研究还发现，通过合适的邻居聚合机制，简单的GNN变体甚至可以超过最先进的UGDA基线方法。研究者开发了易于使用的PyGDA库，提供了标准化平台。
