论文阅读-Neighbor Contrastive Learning on Learnable Graph Augmentation(AAAI2023)
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方案
通过多头图注意力机制自动学习具有自适应拓扑结构的多个图增强视图，可以在不需要先验领域知识的情况下兼容各种图数据集。
此外，设计了一种允许每个锚点有多个正信号的邻居对比损失。
大量实验表明，当标签非常有限时，NCLA在自监督GCL上产生了最先进的节点分类性能，甚至超过了监督GCL。
论文介绍：AAAI|2023基于可学习图增广的邻居对比学习
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