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AdaRC：缓解测试期间图结构转变
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了AdaRC框架，专注于解决图神经网络在测试阶段结构变化的问题。通过调整聚合参数和设计信息聚类损失，提升节点表示的质量和准确性。实验表明其在处理结构和属性变化时的有效性。
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关键要点
- 本研究提出了AdaRC框架，解决图神经网络在测试阶段的结构变化问题。
- 现有的测试时间适应算法主要针对视觉任务中的属性转变，不适合图数据的结构变化。
- AdaRC框架通过调整聚合参数和设计信息聚类损失，提升节点表示的质量和准确性。
- 实验验证了AdaRC框架在处理结构与属性转变组合时的有效性，适用于合成及真实数据集。
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