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本发明公开了一种用于图神经网络训练的单层增强负样本生成算法，涉及深度图神经网络训练领域，可应用于互联网推荐系统等应用场景，包括：考虑协同过滤推荐任务的节点信息传播和聚合特点以及GNN过平滑问题，将信息论中的信息扁平化理论结合到负样本生成策略...
该专利属于成都理工大学所有，仅供学习研究参考，未经过成都理工大学授权不得商用。

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