图表示学习在节点嵌入和图神经网络中如何应用预训练技术提升模型性能？请结合《微软高级科学家东昱晓解析图表示学习：嵌入、GNNs与预训练方法》给出具体实例。

图表示学习的核心挑战之一是如何在大规模图结构数据上有效地学习节点表示，而预训练技术在这一过程中发挥着关键作用。通过预训练，模型能够在大规模数据集上预先学习到丰富的特征表示，这些表示可以在特定任务上进行微调，从而提高学习效率和模型性能。

参考资源链接：[微软高级科学家东昱晓解析图表示学习：嵌入、GNNs与预训练方法](https://wenku.csdn.net/doc/79ioysgetz?spm=1055.2569.3001.10343)

在节点嵌入中，预训练可以帮助我们捕捉到节点的深层语义信息。例如，在《微软高级科学家东昱晓解析图表示学习：嵌入、GNNs与预训练方法》中，东昱晓团队使用预训练技术首先在一个大型图上训练节点嵌入，然后将这些嵌入作为初始化权重，应用到特定的下游任务，如节点分类和链接预测中。这种方法能够显著减少对标注数据的依赖，并提升模型在小规模数据集上的泛化能力。

在图神经网络（GNNs）中，预训练技术同样可以用于提取图结构中的高层次特征。GNNs通过聚合节点的局部邻居信息来更新节点的表示，但这种训练通常需要大量的标注数据和计算资源。通过预训练，模型可以在不依赖于特定任务的标注信息的情况下，先学习通用的图结构特征，然后在特定任务上进行微调。例如，在《微软高级科学家东昱晓解析图表示学习：嵌入、GNNs与预训练方法》中，东昱晓展示了如何使用预训练的GNN模型来提取学术图谱中的关键信息，用于辅助学术影响力的分析。

结合东昱晓的研究成果，我们看到预训练技术在图表示学习中的具体应用，包括利用大规模未标注的学术图谱进行预训练，并在具体的学术图谱分析任务中实现节点分类和链接预测的性能提升。这些实例不仅说明了预训练技术在实际应用中的潜力，也为图表示学习领域提供了宝贵的参考和启示。

参考资源链接：[微软高级科学家东昱晓解析图表示学习：嵌入、GNNs与预训练方法](https://wenku.csdn.net/doc/79ioysgetz?spm=1055.2569.3001.10343)