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摘要
现实世界中的实体经常相互作用连接成复杂的图网络，节点分类是图网络上的
关键任务，如预测用户在电子商务网络上的意图、在引文网络上推断论文主题。因
此，图上的节点分类问题引起了研究者极大的兴趣，但在现实应用的图网络中，所
有类标记节点的数量存在长尾分布现象，即大部分节点类只包含有限数量的标记节
点，传统的图神经网络模型依赖于大量标签节点的监督信息训练分类模型，这一问
题是进一步提高节点分类任务性能的瓶颈，特别是在节点类较多且节点之间连接稀
疏的庞大网络中。因此，小样本节点分类问题是极具挑战性和现实
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