El Moldeado de Incrustaciones de Borde (BES) aborda el entrelazamiento estructural de grafos suprimiendo selectivamente las correlaciones espurias entre vecinos cerca de los límites de clase. BES utiliza aprendizaje por contraste adaptativo para mejorar la discriminación de bordes, mejorando la clasificación de nodos en GCN en un promedio del 3.3% (hasta un 5.0% en WikiCS) y logrando una precisión superior en la predicción de enlaces.