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ALEX 是一种用于图传递学习的新颖技术，通过结构语义的多视角生成和平衡标签分布的子图构建，引入了对抗域辨别器和节点表示的投射，用于处理存在标签噪声的图学习场景。

本文研究了一种新的噪声阻抗图神经网络框架，通过采用噪声边作为监督来学习去噪和密集图，并利用生成的边来规范化未标记节点的预测，以更好地训练图神经网络。实验结果表明，该框架在具有有限标记节点的噪声图上具有鲁棒性。