GraphBridge: 通过局部文本信息和全局结构信息，引入图感知的token减少模块来解决效率和可扩展性问题!

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大家好，今天为大家介绍一篇研究论文。这篇论文提出了GraphBridge，一种多粒度集成框架，用于提升文本属性图(Text-Attributed Graphs, TAGs)的表示学习。 GraphBridge通过结合局部文本信息和全局结构信息，并引入图感知的token减少模块来解决效率和可扩展性问题 ，为TAG领域的研究提供了新的方法。推荐这篇论文的原因是它不仅在理论上bridging了局部和全局视角，还在实验中解决了大规模TAG处理的关键挑战，对推动TAG相关应用的发展具有重要意义。 1. 基本信息 论文题目：Bridging Local Details and Global Context in Text-Attributed Graphs 作者：Yaoke Wang*, Yun Zhu*, Wenqiao Zhang, Yueting Zhuang, Yunfei Li, Siliang Tang† 作者研究单位： Zhejiang University Ant Group 2. 研究背景 文本属性图(TAGs)在现实世界中应用广泛，它们结合了语义文本信息和上下文结构信息，对实际应用至关重要。TAG的表示学 ………………………………