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Mitigating Degree Bias in Graph Representation Learning with Learnable Structural Augmentation and Structural Self-Attention

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内容提要

本研究提出了一种名为DegFairGT的新型图变换器，旨在解决图神经网络中的度偏差问题。该方法通过学习非相邻节点的结构相似性，增强低度节点在消息传递中的代表性，从而有效缓解高节点度的影响，提升多项任务的性能。

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标签

graph 图变换器 图神经网络 度偏差 消息传递 结构相似性
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