本研究提出了一种新方法，通过生成层次化语义环境增强图的不变性学习，以应对分布转移。实验证明，该方法在真实图数据上显著提高了泛化性能，准确率提升最多27.4%。此外，研究还提出了基于因果推断的图神经网络训练方法，解决了混淆偏差问题，并开发了对抗训练策略以优化因果子图发现。