SelfAug：特征中心图数据增强框架被AAAI 2026接收

研究者提出特征中心的图数据增强框架 SelfAug，直接在嵌入向量空间操作、绕过显式结构建模，通过自监督逆掩码过程捕捉观测图与完整图之间的潜在关联，并引入消息正则化器与 bootstrap 策略提升噪声和稀疏监督下的鲁棒性。 在覆盖多个领域的十个图数据集上，SelfAug 在归纳与冷启动设置下的准确率和效率均持续优于 SOTA 方法。该工作已被 AAAI 2026 接收。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。