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Training MLPs on Graphs without Supervision
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内容提要
本研究提出了SimMLP框架，通过自监督学习解决图神经网络在推理中的延迟问题。SimMLP与图神经网络等效，并在节点分类和链接预测等任务中表现优于现有方法。
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关键要点
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本研究提出了SimMLP框架，通过自监督学习解决图神经网络在推理中的延迟问题。
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SimMLP能够充分整合图的结构信息，并在最优情况下与图神经网络等效。
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实验结果表明，SimMLP在节点分类和链接预测等任务中表现优于现有的最先进方法，尤其是在处理未见节点时。
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