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图结构启迪学习：提高图神经网络性能的新方法
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
图神经网络（GNN）在图数据学习中表现优异。本文提出的结构化GNN提示方法SAP，通过利用图结构信息进行预训练和提示调整，显著提升了节点分类和图分类任务的性能，尤其在小样本场景中表现突出。
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关键要点
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图神经网络 (GNN) 在学习图数据的语义方面具有强大能力。
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提出的结构化 GNN 提示方法 SAP 在预训练和提示调整阶段一致地利用图的结构信息。
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SAP 使用双视图对比学习对齐节点属性和图结构的潜在语义空间。
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在节点分类和图分类任务上，SAP 显著提升了性能，尤其在小样本场景中表现突出。
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延伸问答
什么是图神经网络（GNN）？
图神经网络（GNN）是一种用于学习图数据语义的深度学习模型，具有强大的表示能力。
SAP方法如何提升GNN的性能？
SAP方法通过在预训练和提示调整阶段一致地利用图的结构信息，显著提升了节点分类和图分类任务的性能。
SAP在小样本场景中的表现如何？
SAP在小样本场景中表现突出，能够有效提升模型的性能。
双视图对比学习在SAP中有什么作用？
双视图对比学习用于对齐节点属性和图结构的潜在语义空间，从而增强模型的学习效果。
SAP方法的实验结果如何？
大量实验表明，SAP在节点分类和图分类任务上有效提升了性能。
为什么在预训练阶段利用图的结构信息很重要？
在预训练阶段利用图的结构信息可以更好地学习节点表示，提高后续任务的效果。
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