研究人员提出了一种基于图粗化的多视图图结构表示学习模型（MSLgo），用于图分类。通过层次启发式图粗化压缩循环和团，并通过约束限制，构建了粗化视图以学习结构之间的高级交互。实验结果表明，MSLgo在多种架构上超过了14个基线的改进。