本研究探讨了图神经网络（GNN）在过压缩和过平滑方面的挑战，提出通过图重连技术来改善信息传播，发现合适的重连方法能显著提升GNN的表达能力和信息流动性。

该文综述了利用离散曲率（如Ricci曲率）改进图神经网络的多项研究，包括随机连接网络修剪、缓解过度平滑、增强异质图适应性、统一标签传播与GNN框架以及基于曲率的图重连技术，这些方法均提升了性能与效率。