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MotifGPL: Motif-Enhanced Graph Prototype Learning for Deciphering Urban Social Segregation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出MotifGPL框架，旨在解读城市社会隔离的复杂性。该框架通过图结构原型学习和模式分布发现，有效提取影响城市隔离的关键模式，为缓解社会隔离提供实证指导。
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关键要点
- 本研究提出MotifGPL框架，旨在解读城市社会隔离的复杂性。
- MotifGPL框架包括图结构原型学习、模式分布发现和城市图结构重建三个模块。
- 该框架能够有效提取和分析影响城市隔离的关键模式。
- MotifGPL为缓解社会隔离提供实证指导，帮助应对种族、居住和收入维度上的社会隔离问题。
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