打破半监督节点分类中同质性和异质性的纠缠

图神经网络（GNNs）在半监督节点分类中表现出显著性能。然而，大多数现有的GNN都遵循同质性假设，这在实际应用中被证明是脆弱的。AMUD是一种新的数据工程方法，能够在同质性和异质性下提供强大的性能。实证研究表明AMUD指导了高效的图学习。ADPA在14个基准数据集上表现出色，优于基准线3.96%。