该研究提出了双超图神经网络（DualHGNN）和图推理学习（GIL）等多种基于图神经网络的半监督学习方法，旨在提升节点分类性能。实验结果表明，这些方法在处理未标注数据和复杂图结构时表现优越，建立了新的基准水平。
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