本研究探讨了线图变换对图神经网络表现力的影响，提出了一种排除特定图挑战性特性的策略，并通过实验证实了该方法在提升图同构测试和GNN效率方面的潜力，为图表示学习提供了新视角。

本文介绍了一种新的图同构测试层次结构和相应的GNN框架，可计算长度为r+2的环的数量，并计算仙人掌图的同态数量。实验证明该框架在多个合成数据集和真实数据集上具有表达能力和计数能力，并取得了最先进的预测性能。