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Enhanced Preservation of Explanations for Semi-Supervised Graph Representation Learning

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内容提要

研究探讨半监督图表示学习中语义保留与数据扰动的平衡，提出保留解释的增强（EPA）方法，通过图解释技术生成增强图，确保语义保留和变异性。实验表明，EPA-GRL在多个数据集上表现优于现有方法。

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标签

EPA graph 半监督图表示学习 增强图 数据扰动 语义保留
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