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边分裂多层感知机：在无信息传播的同类和异类图上的节点分类
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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），旨在克服传统神经网络在异类图节点分类中的局限性。实验结果表明，ES-MLP在性能上与其他模型相当，但推理速度提升了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）。
- ES-MLP旨在克服传统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，有效区分相关和不相关的特征对。
- 实验结果表明，ES-MLP在所有数据集中的表现与同类和异类模型相当。
- ES-MLP在推理过程中比常用的MPNN快2到5倍。
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