该文介绍了一种新颖的广义图自编码器架构，用于网络对齐任务，实现更准确的对齐。该框架利用迁移学习和数据增强，在无需重新训练的情况下实现了非常大规模的网络对齐。实验结果表明，该方法在真实世界图形上具有有效性和可扩展性。
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