Граничное встраивание (BES) решает проблему взаимосвязи структуры графа, подавляя спорные корреляции соседей вблизи границ классов. BES использует адаптивное контрастное обучение для усиления дискриминации границ, что повышает точность классификации узлов в GCN в среднем на 3,3% (до 5,0% на WikiCS) и обеспечивает превосходную точность предсказания связей.