图结构启迪学习：提高图神经网络性能的新方法
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。通过任务无关的图结构损失函数，我们提出了一种名为 Graph structure Prompt Learning（GPL）的新型图结构预测学习方法，能够提高图神经网络（GNNs）的训练效果，进而有效学习内在的图特征，大幅提升节点分类、图分类和边预测任务的性能。
图神经网络 (GNN) 在学习图数据的语义方面具有很强的能力。最近，一种名为 “预训练、提示” 的新范式在利用较少监督数据将 GNNs 适应各种任务方面取得了有希望的结果。我们提出了一种新颖的基于结构的 GNN 提示方法，即 SAP，它在预训练和提示调整阶段都一致地利用了结构信息。我们的实验证明了 SAP 的有效性。此外，SAP 可以在同质和异质图上的更具挑战性的小样本场景中实现更好的性能。
