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Edge-Based Graph Component Pooling
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内容提要
本研究提出了一种新的池化操作，解决了大规模稀疏图计算的高成本问题。实验证明该操作在四个基准数据集上优于传统边池方法，降低了计算复杂度和可训练参数70.6%。
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关键要点
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本研究提出了一种新的池化操作，解决了大规模稀疏图计算的高成本问题。
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新池化操作在合并节点的同时避免数据损失，计算简单高效。
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实验证明该操作在四个基准数据集上优于传统边池方法。
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该池化操作平均降低计算复杂度和可训练参数70.6%。
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