跨数据集提升3.9%
通过同时建模组内与组间关系，更准确地推断个体与群体的链接。
Shijie, Luo · Li, He · 黄健斌 · 马小科 · 崔江涛 · 乔少杰 · Yoo, Jaesoo
Pattern Recognition 2025
通过带采样策略的图神经网络学习个体表示，从而获取组内邻居信息。
从群体邻域提取特征，并利用这些特征建模组间关系。
在四个数据集的三项评估指标上，平均提升分别为 2.8%、8.2% 和 3.9%。