本研究提出了GraphMixup、ifMixup和NodeMixup等多种图数据混合增强方法，旨在提升图神经网络的泛化能力和鲁棒性。实验结果表明，这些方法在节点分类任务中显著改善了性能，尤其在处理标记节点不均匀分布时表现尤为突出。