G2PT是一种新型图生成模型，通过序列化表示提高计算效率，显著优于传统的邻接矩阵方法。该模型在药物设计和图属性预测等多个任务中表现出色，展现了广泛的适应性和优越性能，为图生成领域提供了新思路。
本研究提出了一种新型自监督图表示学习方法，克服了现有方法的局限性。该方法通过自动学习图数据增强，在节点分类和图属性预测中表现优异，具有广泛的应用潜力。
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