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邻居叠加诱导的图注意网络
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内容提要
本研究解决了现有图注意网络(GAT)在获取注意系数时过于依赖节点特征而忽视图结构信息的问题。通过提出邻居叠加诱导的图注意网络(NO-GAT)，该方法从邻接矩阵中学习有利的结构信息，并将重叠邻居的信息注入节点特征传播过程中，从而共同计算注意系数。实证研究表明，NO-GAT在图基准数据集上持续优于当前最先进的模型。
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