結合路徑掩蔽和雙解碼器的圖自編碼器框架

摘要： 圖自編碼器作為一種自監督學習方法，在圖神經網絡領域得到廣泛應用。然而，最近的研究表明，現有的圖自編碼器通常重構整個圖結構，容易產生過擬合數據。此外，這些方法過度強調鄰居信息而忽略了結構信息，導致在節點分類任務中表現不佳。針對以上問題，提出了基于路徑掩蔽和雙解碼器的圖自編碼器框架，用于圖表示學習。通過路徑掩蔽方法擾動輸入圖，避免產生過擬合數據。將圖神經網絡作為編碼器，在剩余的圖結... （共9頁）