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BuffGraph: 通过缓冲节点增强类别不平衡的节点分类
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文介绍了一种解决图中不平衡分类问题的高效方法，通过考虑图异质性。研究发现，少数类别不仅样本稀缺，而且同质性低，导致错误信息传播。提出了一种名为Fast Im-GBK的方法，将不平衡分类策略与意识到异质性的图神经网络相结合，解决类别不平衡问题，并减少训练时间。实验证明该模型在节点分类任务中具有更好的性能和效率。
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关键要点
- 提出了一种通过考虑图异质性来解决图中不平衡分类问题的方法。
- 研究发现少数类别样本稀缺且同质性低，导致错误信息传播。
- 提出的Fast Im-GBK方法结合了不平衡分类策略和图神经网络。
- 该方法有效解决类别不平衡问题，并显著减少训练时间。
- 实验证明该模型在节点分类任务中性能和效率优于现有基线方法。
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