半监督节点分类中的几何不平衡

图数据中的类不平衡对有效的节点分类构成了重大挑战，尤其在半监督场景下。本文正式引入几何不平衡的概念，其刻画了在类不平衡图上的消息传递如何导致少数类节点在黎曼流形嵌入空间中的几何歧义。我们对黎曼流形上的几何不平衡进行了严格的理论分析，并提出了一种统一框架，通过伪标签对齐、节点重排序和歧义过滤来显式缓解该问题。在多个不同基准上的大量实验表明，我们的方法始终优于现有方法，尤其在严重类不平衡下。我们的发现为鲁棒的半监督节点分类提供了新的理论见解和实用工具。