تُعدّ تنبؤ الروابط واحدة من المشكلات الأساسية المتعلقة بالبيانات ذات الهيكل الرسومي. ومع تطور الشبكات العصبية الرسومية، تم اقتراح نماذج التشفير التلقائي للرسوم البيانية (GAEs) والنماذج التلقائية الرسومية التغيرية (VGAEs) لتعلم تمثيلات الرسوم البيانية بطريقة غير مراقبة. وقد أظهرت الدراسات أن هذه الأساليب فعّالة في مهام تنبؤ الروابط. ومع ذلك، فإنها لا تؤدي أداءً جيدًا عند تضمين عقدة ذات درجة صفر (أي عقدة معزولة). وقد لاحظنا أن نماذج GAEs/VGAEs تُنتج تمثيلات للعقد المعزولة تقترب من الصفر بغض النظر عن خصائصها المحتوى. في هذا البحث، نقترح نموذجًا جديدًا يُسمى "المُشفّر التلقائي الرسومي التغيري المُعدّل بالتوحيد (VGNAE)"، والذي يستخدم التوحيد L2 لاستخلاص تمثيلات أفضل للعقد المعزولة. ونُظهر أن نماذج VGNAE تتفوّق على النماذج الحالية الرائدة في أداء مهام تنبؤ الروابط. يمكن الوصول إلى الكود عبر الرابط التالي: https://github.com/SeongJinAhn/VGNAE.