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GOTHAM: Graph Class Incremental Learning Framework under Weak Supervision
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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
本文提出了GOTHAM框架，旨在解决图数据分析中的节点分类问题，特别是在标签不足的情况下处理新类。该框架结合原型表示和知识蒸馏技术，有效应对少量或无标签的新类，实验结果表明其在多种任务中具有良好的适应性和有效性。
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关键要点
- GOTHAM框架旨在解决图数据分析中的节点分类问题，特别是在标签不足的情况下处理新类。
- 该框架结合原型表示和知识蒸馏技术，有效应对少量或无标签的新类。
- 实验结果表明，GOTHAM在多种任务中具有良好的适应性和有效性。
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