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Yangding Li1, Xiangchao Zhao1, Yangyang Zeng1
1College of Information Science and Engineering, Hunan Normal University, Changsha, China; Hunan Provincial Laboratory of Intelligent Computing and Language Information Processing, Hunan Normal University, Changsha, China.
本研究引入了一种新的节点转移与图形对比学习 (NT-GCL) 框架,以解决图形表示学习中的类不平衡. NT-GCL有效地平衡了节点数量和特征空间,改善了图形神经网络中的少数类表示.
科学领域:
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结论: