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从节点交互到跳交互：新的高效可扩展图学习范式（From Node Interaction to Hop Interaction: New Effective and Scalable Graph Learning Paradigm）

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首先，由于节点之间的相互作用，可扩展性限制了 gnn 在大规模工业环境中的广泛应用快速扩展的邻居会导致高计算量和内存的成本。其次，过度平滑问题限制了节点的 识别 能力，即不同类别的节点表示在多次节点交互后会收敛到不可区分。

*在这里插入图片描述*

   Hop Pre-processing
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Hop Encoding

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   Hop Interaction

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   Hop Fusion and Prediction
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