异配图分类更准
通过自适应方向性稀疏聚合缓解异配图中的信号污染与过度平滑，提升图分类精度与效率。
Haotian, Wang · 丁岩 · 阳王东 · 唐卓 · 刘楚波 · 李肯立
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 2026
通过极性感知传播自适应强化或反转邻居信号，减少异配条件下错误信息的污染，维持有效表示。
极性引导的稀疏聚合约束冗余连接，减少过度平滑，使计算复杂度得到控制，同时保持无偏估计。
对符号有向聚合的计算复杂度、稳定性及表达能力给出了理论刻画，为方法设计提供可解释的理由。