DeltaGNN：具有信息流控制的图神经网络

DeltaGNN: Graph Neural Network with Information Flow Control

DeltaGNN 提出信息流控制机制，利用信息流分数解决图神经网络中的过平滑与过压缩问题。该机制基于线性计算开销，支持理论证据，并具备可扩展性与通用性，能有效处理长程与短程交互检测。研究在 10 个真实世界数据集上进行基准测试，涵盖不同规模、拓扑结构、密度及同配比，结果显示 DeltaGNN 在有限计算复杂度下表现优异。相关实现已公开于 GitHub 仓库 https://github.com/basiralab/DeltaGNN。