Efficient and Robust Continual Graph Learning for Biological Graph Classification

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内容提要

本研究提出了持续图学习框架PSCGL,解决了传统图神经网络在动态环境中的灾难性遗忘问题,尤其在生物数据集上表现出色。实验结果表明,PSCGL提升了模型的存储效率和鲁棒性。

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