论文《Should Graph Convolution Trust Neighbors? A Simple Causal Inference Method》
    SIGIR’21
    B站链接：https://www.bilibili.com/video/BV1ja411c7a1

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    训练集如果样本少，attention难训练。
    训练和测试不是同一个分布，attention作用不大
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    交叉类别的问题
    node1和node2是不同类型的结点。
    node1的邻居都是同种类型的；
    node2的邻居有不同类型的

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    以B为例子：
    self：只使用B自身的特征
    Self+Neighbor：将AC的特征聚合到B上，+B的特征
    Trust Bound：让B选择要聚集A还是C的特征；选择的策略不同
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    （tips：要增对自己的改进设计实验。比如，自己的实验方法对稀疏度不敏感，那么久设置稀疏度的实验）
    这里的论文是交叉度？
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