本文提出了Pathfinder Discovery Networks (PDNs)方法，联合学习多重网络上的信息传递图，并优化下游的半监督模型。该方法克服了图注意力网络的弱点，具有灵活的相似度函数构建、边卷积和便宜的多尺度混合层等特点。实验结果表明，在学术节点分类任务上具有很好的预测性能。