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NodeReg：通过范数一致性减轻半监督节点分类中的不平衡和分布偏移影响
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出NodeReg方法，通过范数一致性减轻半监督节点分类中的不平衡和分布偏移影响，提升了图神经网络（GNN）的泛化能力和分类性能。实验结果表明，NodeReg在这些情况下优于现有基线。
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关键要点
- 本研究提出NodeReg方法，旨在解决半监督节点分类中的不平衡和分布偏移问题。
- NodeReg通过确保节点表示的范数一致性，减轻了邻接节点不平衡或噪声影响造成的性能下降。
- 实验结果表明，NodeReg在不平衡和分布偏移的情况下，显著提升了图神经网络（GNN）的泛化能力和分类性能。
- NodeReg的表现优于现有的最优基线，证明了其有效性。
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