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通过基于得分的分布外增强缓解图协变量漂移
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内容提要

本研究提出了一种基于得分的图生成策略，解决了训练与测试数据集间的分布漂移问题，合成未知环境特征，增强了图的分布外泛化能力。

🎯

关键要点

  • 本研究提出了一种基于得分的图生成策略。
  • 该策略解决了训练与测试数据集间的分布漂移问题。
  • 分布漂移对图学习模型性能造成显著影响。
  • 方法合成未知环境特征，同时保持图模式的有效性和稳定特征。
  • 实验结果表明，该方法在提高图的分布外泛化能力方面具备更大的有效性。
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标签

分布漂移 图生成 未知环境 泛化能力 特征合成
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