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Generalizing Weisfeiler-Lehman Kernels to Subgraphs
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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
该研究提出了一种新的WLKS方法，通过对诱导的$k$-跳邻域应用Weisfeiler-Lehman算法，解决了图神经网络在子图任务中捕捉复杂交互的不足。实验结果表明，WLKS在多个数据集上显著提高了性能并减少了训练时间。
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关键要点
- 该研究提出了一种新的WLKS方法，旨在解决图神经网络在子图任务中捕捉复杂交互的不足。
- WLKS方法通过对诱导的$k$-跳邻域应用Weisfeiler-Lehman算法，结合多个$k$-跳层次的核，增强了结构信息的表达。
- 实验结果显示，WLKS在多个数据集上显著提高了性能，并减少了训练时间。
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