本研究提出了β-GNN模型，解决了图神经网络在网络干扰下的脆弱性。通过加权集成方法，β-GNN提升了模型的稳健性，保持了在干净数据上的性能，实验结果显示其在对抗准确率和攻击强度方面表现优越。

β-Graph Neural Networks: A Robust Ensemble Method for Graph Structure Interference
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