#图学习

一篇讲可解释图学习的新论文，核心是用稀疏传播干掉二次复杂度，百万节点规模的图也能跑，还保住解释的忠实度，做 GNN 可解释性的朋友可以看看。

这篇论文给出了一个让GNN和LLM真正协作的新思路——用图结构信息去构造提示词，再反过来优化图模型。实验扎实，覆盖6个数据集，比现有融合方法都强。

AdaR让图模型在测试时自己调整推理步数，不用重新训练，效果比传统图神经网络好。