Boundary Embedding Shaping

新的GNN模块解决结构纠缠以改进节点分类

研究人员开发了一个名为边界嵌入塑造（BES）的新即插即用模块，旨在提高图神经网络（GNN）的性能。BES专门解决了图结构纠缠问题，在这种问题中，不相关的邻居信息会污染节点嵌入，尤其会影响靠近类别边界的节点。通过自适应地抑制这种结构噪声，BES旨在提高分类准确性和预测稳定性，而不会显著改变模型参数。实验表明，BES在节点分类和链接预测任务中提高了GCN的性能。