グラフのエッジは重要な情報となるが、現在のグラフを利用するニューラルネットワークはエッジを適切に扱っていない。そこで、エッジをより上手に使うグラフニューラルネットのためのフレームワークを提案した。提案するフレームワークはGCNやGATといった既存のモデルを上回る性能を記録し、エッジ情報の利用が重要であることを示した。