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在异质性条件下为图神经网络学习个性化的范围
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
最近，图神经网络（GNNs）在半监督节点分类中表现出色。然而，大多数GNN都遵循同质性假设，限制了其能力。为此，研究人员引入了AMUD和ADPA，提高了图学习的效果。实验证实了它们的出色性能。
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关键要点
- 图神经网络（GNNs）在半监督节点分类中表现出色。
- 大多数GNN遵循同质性假设，这限制了其能力。
- 异质性反映了连接节点之间的不相似性，受到越来越多的关注。
- 现有GNN由于无向图的限制，难以实现最佳节点表示。
- AMUD从统计角度量化节点配置和拓扑之间的关系。
- AMUD提供了将自然有向图建模为无向图或有向图的见解。
- ADPA是AMUD的新的有向图学习范式。
- 实证研究表明AMUD指导了高效的图学习。
- ADPA在14个基准数据集上的实验结果优于基准线3.96%。
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