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打破半监督节点分类中同质性和异质性的纠缠
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
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%。
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关键要点
- 图神经网络（GNNs）在半监督节点分类中表现出显著性能。
- 大多数现有的GNN遵循同质性假设，这在实际应用中被证明是脆弱的。
- 异质性反映了连接节点之间的不相似性，在图学习中引起了重要关注。
- 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。
- AMUD从统计的角度量化节点配置和拓扑之间的关系。
- ADPA是AMUD的新的有向图学习范式，表现出色。
- 实证研究表明AMUD指导了高效的图学习。
- ADPA在14个基准数据集上优于基准线3.96%。
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