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在大数据时间，图结构数据粗鄙存在于酬酢收罗、保举系统和生物信息学等范畴。然而，现时的图神经收罗（GNN）要津在处理大范畴、异质和噪声较大的图结构数据时探花 巨乳，不异面对着可施展性不及、过度平滑、噪声堆叠、计较复杂性高的挑战。 近期，软件学院、海外信息与软件学院万肥土副训导筹议团队通过创造性地交融隐层表征与拓扑信息、小波去噪与图卷积、自监督学习中的LLE降维优化、Z-laplacian框架的矩阵理会要津等多种灵验要津，管理了图结构数据处理中的系列贫寒，为该范畴的进一步筹议提供了新的标的和想路。