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节点分类任务是一种算法，其必须通过查看其邻居的标签来确定样本（表示为节点）的标签。
Enhancing Imbalanced Node Classification via Curriculum-Guided Feature Learning and Three-Stage Attention Network
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PIMPC-GNN: Physics-Informed Multi-Phase Consensus Learning for Enhancing Imbalanced Node Classification in Graph Neural Networks
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Using Subgraph GNNs for Node Classification:an Overlooked Potential Approach
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GraphSB: Boosting Imbalanced Node Classification on Graphs through Structural Balance
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Prompt Tuning without Labeled Samples for Zero-Shot Node Classification in Text-Attributed Graphs
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Coarse-to-Fine Open-Set Graph Node Classification with Large Language Models
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Can TabPFN Compete with GNNs for Node Classification via Graph Tabularization?
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Parameter-Free Hypergraph Neural Network for Few-Shot Node Classification
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Multi-View Graph Feature Propagation for Privacy Preservation and Feature Sparsity
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Limits of message passing for node classification: How class-bottlenecks restrict signal-to-noise ratio
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GT-SVQ: A Linear-Time Graph Transformer for Node Classification Using Spiking Vector Quantization
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Mixture of Experts for Node Classification
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Joint Graph Rewiring and Feature Denoising via Spectral Resonance
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Training-Free Message Passing for Learning on Hypergraphs
Arxiv
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参考链接
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