除了重建鄰接矩陣，還有多種其他可以用於預訓練的圖結構任務，包括：
圖結構生成：通過生成模型來預測圖的結構，例如生成新的邊或節點，這可以幫助模型學習圖的潛在結構特徵。
節點分類：在無標籤的圖數據上進行節點分類任務，通過預測節點的類別來學習節點的特徵表示，這有助於捕捉圖的局部結構信息。
圖嵌入學習：學習圖的嵌入表示，通過優化嵌入空間中的相似性來捕捉圖的結構特徵，這可以用於後續的下游任務。
圖重建：除了鄰接矩陣，還可以重建其他圖結構特徵，如拉普拉斯矩陣或特徵矩陣，這樣可以學習到更豐富的結構信息。
圖的自監督學習：利用自監督學習技術，通過對圖的不同視圖進行對比學習，來增強模型對圖結構的理解。
這些任務不僅能夠提高模型的預訓練效果，還能增強其在下游任務中的泛化能力。