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面向数据中心的有向图学习：一种基于熵驱动的方法
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内容提要
本文关注现有有向图神经网络在数据使用上的不足，提出了一种新的基于熵驱动的有向图知识蒸馏方法（EDEN），致力于从数据中心的角度提升模型的编码能力。实验结果表明，EDEN在多种图数据集和下游任务中展现了最先进的性能，显著提高了已有模型的效果。
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