Enhanced Graph Neural Networks using K-Hop Gaussian Diffusion

En 3 lignesNouvelle méthode de diffusion K-Hop Gaussian (KHG) pour améliorer les GNN. KHG prétraite les données graphiques avec une diffusion multi-hop pondérée par Gaussian, équilibrant propagation locale et globale. Surpasse message-passing standard, PPR et Heat Kernel sur benchmarks, notamment sur graphes bruyants.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain