Einheitliche Graphenrepräsentationslernen durch einen generativen Ansatz

Ein einheitliches adversariell maskiertes Autoencoder-Modell (GA2E) kann verschiedene Graphaufgaben nahtlos vereinen, indem es den Subgraphen als Meta-Struktur verwendet und einen adversariellen Trainingsmechanismus einführt, um die Robustheit der Darstellung zu verbessern.