本研究提出了一种特征-结构混合不变表示学习模型（FSM-IRL），旨在解决深度图神经网络在处理地理数据时的分布偏移问题。该模型通过因果注意力方法增强学习能力，提升了在离线分布场景下的表现。

Causal Invariant Geographic Network Representations with Feature and Structural Distribution Shifts
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