Graffin：在不平衡节点分类中的尾部代表性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究针对图表示学习模型在不平衡图节点分类中的性能问题，尤其是尾部数据的不足表现。提出的Graffin模块通过图序列化技术将头部特征传递给尾部数据，从而增强尾部数据的语义表示，结果表明该方法能有效改善尾部数据的适应性，同时保持总体模型性能。
本论文介绍了一种解决图中不平衡分类问题的高效方法Fast Im-GBK。研究发现，少数类别样本稀缺且同质性低，导致错误信息传播。该方法将不平衡分类策略与意识到异质性的图神经网络相结合，有效解决了类别不平衡问题并减少了训练时间。实验证明该模型在节点分类任务中具有更好的性能和效率。
