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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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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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