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Edge-Splitting MLP: Node Classification on Homophilic and Heterophilic Graphs without Message Passing
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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
本研究提出了一种边分裂多层感知机（ES-MLP），旨在解决传统信息传播神经网络在异类图节点分类中的局限性。ES-MLP结合了图-MLP和边分裂机制，能够有效区分相关和不相关的特征对。实验结果表明，ES-MLP在性能上与现有模型相当，但推理速度提高了2到5倍。
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关键要点
- 本研究提出了一种边分裂多层感知机（ES-MLP），旨在解决传统信息传播神经网络在异类图节点分类中的局限性。
- ES-MLP结合了图-MLP和边分裂机制，能够有效区分相关和不相关的特征对。
- 实验结果表明，ES-MLP在性能上与现有模型相当，但推理速度提高了2到5倍。
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