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本研究提出了一种解耦图能量模型(DeGEM),旨在提高异质图环境下的节点异常检测准确性。通过最大似然估计(MLE),DeGEM有效克服了能量传播导致的性能下降,实验结果显示其在同质图和异质图上的表现优于现有方法。

Decoupled Graph Energy-based Model for Node Anomaly Detection on Heterophilic Graphs

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-02-25T00:00:00Z
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