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从捕获的流量追踪构建基于图的深度学习网络模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于图神经网络的解决方案，通过新颖的编码方法和改进的消息传递算法来更好地捕捉真实网络场景的复杂性。该方案能够学习并推广到未见过的抓取网络场景。
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关键要点
- 该文介绍了一种基于图神经网络的解决方案。
- 使用新颖的编码方法捕捉抓取数据包序列中的信息。
- 采用改进的消息传递算法更好地表示物理网络中的依赖关系。
- 该方案旨在更好地捕捉真实网络场景的复杂性。
- 展示了该方案能够学习并推广到未见过的抓取网络场景。
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