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Local Euler Feature Transformation: Analyzing Graph Data

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内容提要

研究引入局部欧拉特征变换（$ ext{l}$-ECT）来增强图神经网络（GNN）的表达能力和可解释性，解决传统GNN在聚合时丢失局部信息的问题。该方法在保持全局解释性的同时，无损保留局部结构，尤其在异质图的节点分类任务中表现出色。

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标签

graph 可解释性 图神经网络 局部欧拉特征变换 异质图 表达能力
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