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向善是一种文明，也是一种光明。善良之举，需要人人拥有；善良之歌，需要人人唱和。让我们一起轻掬季风，淡挽流云，抚一弦清音，让幸福在平凡、平淡中盛开如兰，让善良之歌在红尘的原野里辗转悠长。让我们一起心存善良和大爱，微笑着，走过季节的轮回。

今天的分享的主要内容是关于GNN在预训练、异配性网络以及图数据压缩的相关研究：
1、GNN与生成式预训练
论文名称：GPT-GNN: Generative Pre-Training of Graph Neural Networks
作者：Ziniu Hu,University of California, Los Angeles
文章地址：https://t.cn/A6IKkQHV
导读：在本文中提出了GPT-GNN框架，通过生成式预训练来初始化GNN。GPT-GNN引入了一个自监督属性图生成任务来预训练GNN，使其能够捕获图的结构和语义属性信息。我们将图生成的概率分解为两部分:1)属性生成和2)边生成。通过对两个组件进行建模，GPT-GNN捕捉到生成过程中节点属性与图结构之间的内在依赖关系。

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善良是黑夜的月光，给夜行的人照亮前行的路；善良是寒冬的暖阳，给寒冷的人些许温暖的光；善良是酷暑的微风，给闷热的人一丝期待的凉。善良与品德兼备，犹如宝石之于金属，两者互为衬托，益增光彩。