연구진이 구조-조건화 GNN 임베딩과 구조-무관 특징 우선순위를 정렬하는 제약 2-뷰 프레임워크를 소개했어요. 기존 GNN은 특징 변환과 이웃 집계를 결합하여 토폴로지 노이즈와 이질 연결에 취약해요.
자기 지도 재구성 목표를 통해 고유 속성 특징을 캡처하는 독립형 앵커 네트워크를 활용하여 구조적 의존성을 분리했어요. 노드별 게이팅 메커니즘을 통해 글로벌 스펙트럼 스무딩과 로컬 공간 차별 간에 표현을 동적으로 라우팅하는 CSAG-GNN을 제안했어요.
동일한 성능 향상과 구조적 강건성을 달성하며 경쟁 모델보다 우수한 성능을 보여줬어요.