该论文研究了异质图中图神经网络的脆弱性，并提出了一种名为NSPGNN的鲁棒模型，通过双k最近邻图管道来解决负分类损失更新与成对相似性的负相关问题。实验证明，NSPGNN在同质图和异质图上都具有普遍的鲁棒性。

保持邻居相似性的全局鲁棒图神经网络
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