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本文发现，在有向图流势恢复中，标准脊正则化由于规范依赖性会导致估计排序崩溃和逆转。我们提出一种规范不变的狄利克雷能量惩罚，可得到参数不敏感的解，并在真实点击流数据上展示了稳健的动态范围保持，对防止图神经网络中的过平滑具有启示意义。