본 논문은 그래프 구조 데이터의 노드 분류를 위한 새로운 정규화 기법인 후방 라벨 스무딩(posterior label smoothing)을 제안한다. 후방 라벨 스무딩은 이웃 노드의 라벨을 기반으로 한 후방 분포로부터 소프트 라벨을 도출하며, 그래프 구조의 전반적인 통계를 활용하여 다양한 그래프 특성에 적응할 수 있도록 설계되었다. 제안된 방법은 10개의 벤치마크 데이터셋과 8개의 기준 모델을 사용하여 평가되었으며, 분류 정확도에서 일관된 개선을 보였다.
