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GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders
第一个问题：请对论文的内容进行摘要总结，包含研究背景与问题、研究目的、方法、主要结果和结论，字数要求在150-300字之间，使用论文中的术语和概念。
论文关注图自监督学习中“contrastive learning主导、generative SSL/graph autoencoders(GAEs)未发挥潜力”的现状，指出GAEs受四类问题制约：过度强调structure reconstruction、无corruption的feature reconstruction易学到trivial solution、MSE对特征范数/维度敏感导致训练不稳、MLP decoder表达力不足。研究目的在于系统缓解这些缺陷，使GAE在node/graph classification与transfer learning上可与甚至超越SOTA对比学习方法。方法上提出GraphMAE：采用masked feature reconstruction作为目标（而非重建结构），用[MASK]做输入特征遮蔽并在解码前re-mask（[DMASK]），引入更具表达力的GNN decoder，并以scaled cosine error(SCE)替代MSE以提升稳定性与对hard samples的选择性。实验覆盖21个公开数据集、三类任务，GraphMAE在节点分类上如Cora 84.2%、PubMed 81.1%、Reddit 96.0%，图分类与分子迁移学习也整体优于或匹配SOTA基线。结论是：经过关键设计的简单masked GAE可稳定释放generative SSL在图上的潜力。
第二个问题：请提取论文的摘要原文，摘要一般在Abstract之后，Introduction之前。
Self-supervised learning (SSL) has been extensively explored in recent years. Particularly, generative SSL has seen emerging suc-cess in natural language processing and other AI fields, such as the wide adoption of BERT and GPT. Despite this, contrastive learning—which heavily relies on structural data augmentation and compli-cated training strategies—has been the dominant approach in graph SSL, while the progress of generative SSL on graphs, especially graph autoencoders (GAEs), has thus far not reached the potential as promised in other fields. In this paper, we identify and exam-ine the issues that negatively impact the development of GAEs, including their reconstruction objective, training robustness, and error metric. We present a masked graph autoencoder GraphMAE that mitigates these issues for generative self-supervised graph pre-training. Instead of reconstructing graph structures, we propose to focus on feature reconstruction with both a masking strategy and scaled cosine error that benefit the robust training of Graph-MAE. We conduct extensive experiments on 21 public datasets for three different graph learning tasks. The results manifest that GraphMAE—a simple graph autoencoder with careful designs—can consistently generate outperformance over both contrastive and generative state-of-the-art baselines. This study provides an under-standing of graph autoencoders and demonstrates the potential of generative self-supervised pre-training on graphs.
第三个问题：请列出论文的全部作者，按照此格式：作者1, 作者2, 作者3。
Zhenyu Hou, Xiao Liu, Yukuo Cen, Yuxiao Dong, Hongxia Yang, Chunjie Wang, Jie Tang
第四个问题：请直接告诉我这篇论文发表在哪个会议或期刊，请不要推理或提供额外信息。
KDD ’22
第五个问题：请详细描述这篇论文主要解决的核心问题，并用简洁的语言概述。
论文要解决的核心问题是：为什么graph autoencoders（GAEs）在图自监督中长期弱于对比学习，以及如何让“生成式自监督（generative SSL）”在图上达到与对比学习相当甚至更强的表征质量，尤其面向node/graph classification与预训练迁移。作者总结了制约GAEs的关键瓶颈：①目标偏差：大量GAE以link/structure reconstruction为主，导致对分类任务帮助有限；②鲁棒性不足：不做输入corruption的feature reconstruction容易学到identity function/trivial solution，图特征维度通常较小使该问题更突出；③误差度量不合适：MSE对特征范数差异与维度灾难敏感、训练易不稳定甚至collapse，且对易/难样本区分度低；④decoder表达力弱：常用MLP难以从低语义连续特征中有效“拉开”编码与重建目标，导致潜变量退化为原始特征拷贝。简洁概述：把GAE从“重建结构+MSE+弱解码”改造为“masked特征重建+稳定的SCE损失+GNN解码与re-mask正则”，从根上提升生成式图预训练的可用性与效果。
第六个问题：请告诉我这篇论文提出了哪些方法，请用最简洁的方式概括每个方法的核心思路。
- GraphMAE（Masked Graph Autoencoder）：仅以feature reconstruction为自监督目标，通过遮蔽部分节点特征来学习可迁移表示。
- Masked feature reconstruction：随机采样节点子集V~并用可学习向量[MASK]替换其输入特征，迫使编码器利用邻域上下文恢复信息、避免trivial solution。
- Re-mask decoding：在解码前将被遮蔽节点的编码表示再次替换为[DMASK]，让解码器必须依赖邻居的未遮蔽潜表示来重建被遮蔽节点特征。
- GNN decoder：用单层GNN（如GAT/GIN/GCN）替代传统MLP解码器，提高解码表达力并引导编码器学习更高层潜表示。
- Scaled Cosine Error（SCE）：以(1-cosine(x,z))^γ作为重建损失，利用余弦误差消除范数/维度敏感性，并用γ实现对hard samples的“focal”式重加权，提升训练稳定性与选择性。
- Random-substitution（可选策略）：对被mask节点用随机替换而非“leave unchanged”，减轻训练/推理的mask-token分布偏移（论文指出leave-unchanged会伤害效果）。
第七个问题：请告诉我这篇论文所使用的数据集，包括数据集的名称和来源。
节点分类（6个）：Cora, Citeseer, PubMed（引文网络，论文引用[48]等经典基准）；ogbn-arxiv（Open Graph Benchmark，OGB，论文引用[15]）；PPI, Reddit（GraphSAGE常用归纳基准，论文引用其inductive setting来自GraphSAGE[10]）。 图分类（7个）：MUTAG, IMDB-B, IMDB-M, PROTEINS, COLLAB, REDDIT-B, NCI1（论文引用[47]等图分类基准集合）。迁移学习/分子性质预测：预训练数据为ZINC15（2 million无标签分子，论文引用[33]），下游为MoleculeNet（论文引用[43]）的8个分类数据集：BBBP, Tox21, ToxCast, SIDER, ClinTox, MUV, HIV, BACE。
第八个问题：请列举这篇论文评估方法的所有指标，并简要说明这些指标的作用。
节点分类：Accuracy（Cora/Citeseer/PubMed/ogbn-arxiv/Reddit）用于衡量单标签分类正确率；Micro-F1（PPI，多标签）用于在多标签场景下按全局TP/FP/FN统计综合衡量分类质量。 图分类：Accuracy（10-fold cross-validation accuracy，报告均值与标准差）用于衡量图级标签预测正确率，并用10折交叉验证减少划分方差。 迁移学习（分子性质预测）：ROC-AUC（%）衡量二分类在不同阈值下的排序/区分能力，对类别不均衡更稳健。 论文还报告了均值±标准差、以及部分实验“20次线性分类器随机初始化平均”等作为统计稳定性呈现方式。
第九个问题：请总结这篇论文实验的表现，包含具体的数值表现和实验结论。
节点分类（Table 1）：GraphMAE在Cora 84.2±0.4，Citeseer 73.4±0.4，PubMed 81.1±0.4，ogbn-arxiv 71.75±0.17，PPI Micro-F1 74.50±0.29，Reddit 96.01±0.08；相较代表性对比方法CCA-SSG分别为Cora 84.0±0.4、PubMed 81.0±0.4、Reddit 95.07±0.02等，GraphMAE整体为最佳或竞争性最强，并显著超过生成式基线如GAE（Cora 71.5±0.4）与GPT-GNN（Cora 80.1±1.0）。 图分类（Table 2，accuracy）：GraphMAE在IMDB-B 75.52±0.66、IMDB-M 51.63±0.52、PROTEINS 75.30±0.39、COLLAB 80.32±0.46、MUTAG 88.19±1.26、REDDIT-B 88.01±0.19、NCI1 80.40±0.30；在5/7数据集上优于所有自监督基线，并在其余数据集上具竞争力（如MUTAG略低于InfoGCL 91.20±1.30但与多基线接近）。 迁移学习（Table 3，ROC-AUC Avg.）：GraphMAE平均73.8，优于GraphLoG 73.4、JOAO 71.9、GraphCL 70.8等；在单项上如ClinTox 82.3±1.2、HIV 83.1±0.9等表现突出。 消融（Table 4）：去掉mask（Cora 79.7）、用MSE替代SCE（Cora 79.1）都会大幅降分；去掉re-mask也会下降（Cora 82.7）。 实验结论：GraphMAE通过“mask + re-mask + GNN decoder + SCE”实现稳定训练，使生成式图预训练在节点/图分类与分子迁移上系统性达到或超过SOTA对比学习。
第十个问题：请清晰地描述论文所作的工作，分别列举出动机和贡献点以及主要创新之处。
动机：1) 图自监督长期依赖contrastive learning，但其需要复杂训练策略（动量编码器/EMA/stop-gradient）、负样本与高质量图增强，工程与理论负担重且跨图不稳；2) GAEs天然更简单，但在分类任务上落后，作者希望找出其“没做对”的关键原因并让generative SSL在图上复兴。 贡献点：1) 系统识别GAEs发展的关键障碍：重建目标偏置（结构优先）、无corruption导致trivial solution、MSE引发不稳定与低选择性、decoder表达力不足。2) 提出GraphMAE框架：以masked feature reconstruction为核心，避免结构重建带来的任务偏置并提升分类导向表征。3) 提出Scaled Cosine Error（SCE）：用余弦误差解决范数/维度敏感，并用γ缩放实现对难样本的自适应重加权（类focal loss思想），显著提升训练鲁棒性。4) 提出re-mask decoding + GNN decoder：通过[DMASK]与图解码器迫使信息从邻域潜表示流入重建，增强压缩表征学习。5) 在21个公开数据集、三类任务上给出系统实证：GraphMAE作为“简单但设计到位的GAE”可持续优于对比与生成式SOTA基线。 主要创新之处：将“MAE式遮蔽重建”迁移到图并针对图特征连续/低语义、易trivial解的特性，联合设计SCE损失与re-mask+GNN解码，使生成式图自监督在稳定性与效果上同时跨越式提升。