MVMAE：面向异构图自监督学习的高效多视图掩码自编码器
原文标题：Efficient and Scalable Multi-View Masked Autoencoder for Heterogeneous Graph Self-Supervised Learning
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论文提出 MVMAE 框架，用于异构图的掩码自监督学习。它随机掩码整条元路径视图并从可见视图重建表示，配合离线聚合机制避免构建元路径子图的昂贵开销，再用 Transformer 融合多视图表示。在 6 个真实数据集（含 3 个大规模图）上优于现有自监督与半监督基线，代码已开源。
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