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Clustering Graph Transformer Based on Dual-Granularity Kernel Attention
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内容提要
本研究通过节点到聚类注意力机制（N2C-Attn）和多核学习技术，解决了图学习中因固定图粗化导致的簇同质化和节点信息丢失问题，提升了图级任务的表现。
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关键要点
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本研究解决了图学习中聚类方法过于依赖固定图粗化过程的问题。
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提出了节点到聚类注意力机制（N2C-Attn），有效捕捉节点和聚类级别的信息。
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结合多核学习技术，提升了图级任务的表现。
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所提出的聚类图变换器在图级任务中表现出优越的性能。
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