本文提出了一种新型图信息瓶颈框架，通过邻域瓶颈减轻结构噪声，保护成员隐私。实验结果表明，该方法在真实数据集上具有强大的预测能力和良好的优化效果，同时去除了图数据中的噪音和冗余，提升了深度神经网络的性能和鲁棒性。
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