Rethinking link prediction: A multi-scale graph masked autoencoder

In link prediction tasks, Graph Self-Supervised Learning (GSSL) has enormous potential for tackling the fundamental issue of sparse labels in real-world graph data. However, existing mainstream methods based on contrastive and generative approaches do not simultaneously consider hierarchical informa...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Neurocomputing (Amsterdam) Jg. 664; S. 132115
Hauptverfasser:	Zhang, Guotai, Zuo, Enguang, Yan, Ziwei, Chen, Chen, Chen, Cheng, Lv, Xiaoyi
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 01.02.2026
Schlagworte:	Graph masked autoencoder Graph self-supervised learning Link prediction Multi-scale Link prediction Graph masked autoencoder Multi-scale Graph self-supervised learning
ISSN:	0925-2312
Online-Zugang:	Volltext
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