graph-machine-learning

本文介绍了 PathBoost，这是一种用于图级预测的梯度树提升方法，它使用基于路径的特征与图神经网络竞争，同时提供更好的可解释性。

本文介绍了 GCCM，一种图对比一致性模型。该模型通过引入负样本对和特征扰动，缓解了一致性训练中的捷径问题，从而提升了生成图预测的效果。