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  1. RESEARCH · CL_139259 ·

    图神经网络提高了节点中心性近似的速度和可转移性

    研究人员开发了图神经网络（GNN）来近似计算节点中心性指标，如介数中心性和紧密度中心性，这些指标精确计算成本很高。该研究表明，GNN可以学习跨不同图拓扑的可转移结构表示，从而提高可扩展性和速度。虽然模型在近似介数中心性方面显示出显著的加速潜力，但紧密度中心性仍然对图结构敏感，这仍然是一个挑战。