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用于拓扑图表示学习的线图维托里斯-里普斯持久性图
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的拓扑边图（TED）和基于线图的维托里斯-里普斯持久性图算法（LGVR），有效解决了图神经网络中的信息丢失问题。实验结果表明，该模型在图分类和回归任务中表现优异。
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关键要点
- 本研究解决了图神经网络在描述图的拓扑属性时面临的信息丢失问题。
- 提出了一种新颖的边过滤持久性图——拓扑边图（TED）。
- 引入了一种基于线图的维托里斯-里普斯持久性图算法（LGVR）。
- 证明该模型在保留节点嵌入信息的同时包含额外的拓扑信息。
- 实验结果表明，该模型在多项图分类和回归基准测试中表现优越。
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