#影响力最大化

无监督GNN求解社交网络最小支配集

论文提出一种无监督图神经网络框架求解NP难的最小支配集问题，训练时无需真值解。在12000张合成图上训练后，推理速度比元启发式基线快55倍、比监督学习快14倍，并在真实社交网络基准上取得最优或近优解，且能泛化到未见图分布。