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Causal Invariant Geographic Network Representations with Feature and Structural Distribution Shifts

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内容提要

本研究提出了一种特征-结构混合不变表示学习模型（FSM-IRL），旨在解决深度图神经网络在处理地理数据时的分布偏移问题。该模型通过因果注意力方法增强学习能力，提升了在离线分布场景下的表现。

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标签

network 不变表示学习 分布偏移 地理数据 深度图神经网络 特征-结构混合
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