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关于 GNNs 中过度压缩问题的阐述：当前方法，基准和挑战
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过反时间原理改进图热方程，创造高通滤波函数，提升图节点特征清晰度。提出多尺度热核图神经网络（MHKG）及其广义模型G-MHKG，分析过度平滑与过度压缩的权衡，并在实验中验证模型有效性。
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关键要点
- 本研究借鉴反时间原理，改进图热方程，产生高通滤波函数。
- 提出多尺度热核图神经网络（MHKG）及其广义模型G-MHKG。
- 分析过度平滑与过度压缩之间的权衡关系。
- 通过滤波函数的特性表征和分析过度平滑与过度压缩的问题。
- 实验结果证明G-MHKG模型在同质性和异质性图数据集上优于多个基线模型。
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