用架构无关图变换增强图神经网络：系统分析

本研究解决了图神经网络（GNN）架构在性能提升方面缺乏普遍认可的最佳实践的问题。通过系统分析多种图变换作为预处理步骤的影响，我们发现某些变换（特别是增强节点特征的中心性度量）能显著提高GNN的表达能力，尽管这些改进伴随数值不准确的问题。在应对复杂任务时，目前的预处理技术仍面临局限。