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用图神经网络进行超图节点分类
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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
本文证明了大多数 HyperGNN 可以使用带有超图的加权团展开的 GNN 进行近似。提出了一种简单高效的框架 WCE-GNN 用于超图节点分类，并在九个真实超图节点分类基准上的实验证明了 WCE-GNN 相比于最先进的 HyperGNN 具有更高的分类准确性、内存和运行时效率。
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关键要点
- 本文证明了大多数 HyperGNN 可以使用带有超图的加权团展开的 GNN 进行近似。
- 提出了一种简单高效的框架 WCE-GNN 用于超图节点分类。
- WCE-GNN 在九个真实超图节点分类基准上的实验中表现出更高的分类准确性。
- WCE-GNN 具有更好的内存和运行时效率，相比于最先进的 HyperGNN。
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