基于异质图的节点分类：一种可解释的新方法

这项研究侧重于改进异质图上的节点分类，这是各种应用的重要领域。 组合评分和混合学习的结合展示了增强图神经网络可解释性和适应性的潜力。

• •侧重于节点分类，这是一个核心的基于图的 AI 任务。
• •采用新颖的技术组合以提高性能。
• •旨在提高可解释性，这是 AI 系统信任的关键因素。