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提出 SG-JEPA,一种面向大规模动态图的联合脉冲嵌入预测架构,该架构沿时间维度将节点划分为上下文集和目标集,以学习预测性嵌入,在节点分类上取得有竞争力的性能,同时可扩展到拥有1300万条边的图,并避免了复杂的自监督机制。