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通过图分割提升图神经网络的表达能力
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
图分区神经网络（GPNNs）是一种新颖的GNN架构，通过对图进行分区以及顶点集和子图之间的结构相互作用的探索，提高了GNN的表达能力，并在各种图基准任务中展示了超越现有GNN模型的卓越性能。
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关键要点
- 图分区神经网络（GPNNs）是一种新颖的GNN架构。
- GPNNs通过对图进行分区来提高GNN的表达能力。
- GPNNs探索了顶点集和子图之间的结构相互作用。
- GPNNs在各种图基准任务中表现优于现有GNN模型。
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