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基于图结构学习的分子属性预测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究介绍了一种新的基于图形的分子数据自我监督学习方法MGSSL，通过自生成基元的预训练框架，捕获分子图中的丰富信息，并在下游基准任务中表现优于最先进的基线。
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关键要点
- 本研究介绍了一种新的基于图形的分子数据自我监督学习方法MGSSL。
- MGSSL依赖于自生成基元的预训练框架，能够捕获分子图中的丰富信息。
- 该框架可以以宽度优先或深度优先的方式执行。
- 在不同的下游基准任务上进行了广泛实验，结果表明MGSSL优于所有最先进的基线。
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