ASEHybrid: Geometrie entscheidet über Leistung von GNNs – Homophilie reicht nicht aus
Neues Forschungsergebnis zeigt, dass die Struktur von Graphen in Graph Neural Networks (GNNs) nicht allein durch Homophilie bestimmt wird. Stattdessen liefert die Label‑Informativeness – die gegenseitige Information zwi…