本文探讨了基于张量乘积的相互作用模型及其在图神经网络中的应用,提出了新型聚合方案和边缘级自我网络编码,提升了图形分类和回归的性能。通过记忆分离节点信息的方法,解决了现有消息传递的缺陷,展示了在节点分类和社区检测任务中的优势。
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