本文介绍了多种图神经网络（GNN）模型及其改进方法，如GPNN、DP-GNN和CARE，强调了在图分类任务中的性能提升和可重复性问题。研究表明，通过优化结构和引入领域知识，可以有效提高模型的泛化能力和适应性。
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