본 논문은 실제 그래프의 노드들이 차수나 동질성과 같은 다양한 패턴을 보이는데, 기존 노드 예측기들은 이러한 다양한 패턴을 포착하거나 특정 패턴에 기반한 예측을 수행하는 데 실패하여 만족스럽지 못한 분류 성능을 보인다는 점을 지적합니다. 따라서 저자들은 서로 다른 노드 예측기가 특정 패턴을 가진 노드를 처리하는 데 능숙하다는 점에 착안하여, 노드 패턴에 따라 전략적으로 모델을 선택하는 전문가 혼합 프레임워크인 MoE-NP를 제안합니다. 실제 데이터셋을 이용한 실험 결과, MoE-NP가 성능 향상을 보임을 보여줍니다.
