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NP$^2$L：负面伪偏标签提取图神经网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究发现，将不重叠的部分标签选择为负节点对关系的伪标签，可以提高准确性。通过构建带有高准确性伪标签信息的有向图，有效地辅助了图神经网络在消息传递层的学习，提供了链路预测和节点分类任务的解决方案。实证结果表明该方法在几个基准数据集上取得了最先进的性能。
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关键要点
- 研究发现不重叠的部分标签选择为负节点对关系的伪标签可以提高准确性。
- 构建带有高准确性伪标签信息的有向图，辅助图神经网络在消息传递层的学习。
- 该方法为链路预测和节点分类任务提供了解决方案。
- 实证结果表明该方法在多个基准数据集上取得了最先进的性能。
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