本文提出可变图自编码器(VGAE)框架，用于处理基于变分自编码器(VAE)的图结构数据无监督学习模型。该模型基于潜在变量，能够学习图的可解释的潜在表示。在引文网络的链接预测任务中，我们使用图卷积网络(GCN)编码器和内积解码器来展示该模型。与大多数现有的图结构数据和链接预测无监督学习模型相比，我们的模型可以自然地融入节点特征，从而在许多基准数据集上显著提高预测性能。

Nov, 2016

本文利用一种新的自编码器结构，能够有效地学习本地图结构和已有节点信息的联合表示，以进行链接预测和节点分类的多任务学习，并在9个基准图结构数据集上进行了全面的实证评估，证明了其优于现有方法的表现。

Feb, 2018

本论文研究了与图表示学习相关的两个基本任务：链接预测和节点分类，并提出了一种新的自编码器架构，能够学习本地图结构和可用节点特征的联合表示，用于同时进行无监督链接预测和半监督节点分类的多任务学习。

Nov, 2018

该论文提出了一个基于图退化概念的图自编码器和图变分自编码器的扩展框架，它可以训练只用稠密节点子集的模型而不是整个图。结合一个简单但有效的传播机制，方法可显著提高可扩展性和训练速度，并在多种现有图自编码器和图变分自编码器的变体上进行了评估和讨论。实验结果表明，该方法在大规模图上具有与其他流行的节点嵌入方法相当的性能。

Feb, 2019

本文提出一种替代图卷积网络 (GCN) 编码器的简单线性模型来学习节点的向量表示，并通过实验证明在多个现实世界的图中，如 Cora、Citeseer 和 Pubmed 引文网络上，其表现与基于 GCN 的模型相当，这结果对于评估复杂图自动编码器和变分自动编码器的实际实用价值具有重要意义。

Oct, 2019

使用更简单的线性模型代替多层图卷积网络编码器学习节点的向量空间表示，在节点嵌入等任务上表现良好，提出对于复杂的图自编码器和变分自编码器反复使用这些基准数据集进行比较的问题。

Jan, 2020

本文介绍了一种新型自动编码器，用于有向图的建模，该模型使用带参数图卷积网络(GCN)层作为编码器和不对称内积解码器, 学习了一对可解释的节点潜在表征，并在几个流行的网络数据集中展示了该模型在有向链接预测任务上取得了优异的性能。

Feb, 2022

通过提出一种基于社区保持的消息传递方案及新的训练优化策略来同时提高图的社区检测和链接预测任务的性能；在各种真实世界的图中，我们证明了这种方法的实验有效性。

Nov, 2022

本文提出了一种新的框架——解缠图自编码器(DGAE)和变分解缠图自编码器(VDGAE)，利用解缠策略来提升链接预测的性能，该框架将表示解缠成对应于唯一潜在因素的多个通道，通过彼此独立的通道来增强不同潜在因素的独立性。

Jun, 2023

本研究针对链接预测任务中存在的旧基准模型导致的新模型优越性被高估的问题，系统地探索了图自编码器（GAE）的潜力。通过精细调节超参数及采用正交嵌入和线性传播技巧，研究发现经过优化的GAE在性能上可与更复杂模型相匹配，同时提供更高的计算效率。

Nov, 2024