适应、共识、聚合：图卷积网络的半监督集成标记

本文提出了一种新颖的框架，将集成学习与增强图结构相结合，以提高图中半监督节点分类的性能和鲁棒性。该方法通过创建同一图的多个增强视图，利用“多样性人群的智慧”，有效缓解嘈杂图结构带来的挑战，并在多个真实世界数据集上的实验表明了其有效性。