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CLDG: Contrastive Learning on Dynamic Graphs
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了CLDG框架，解决动态图无监督表示学习中的性能下降问题。通过引入实时持久信号，增强节点表示的一致性，实现时间平移不变性。实验结果表明，该方法在七个数据集上超越了八个最先进的基线，且训练时间和模型参数显著减少，证明了其有效性和高效性。
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关键要点
- 本研究提出了CLDG框架，旨在解决动态图无监督表示学习中的性能下降问题。
- 通过引入实时持久信号的抽取层，增强节点在局部和全局表示上的一致性，实现时间平移不变性。
- 实验结果显示，CLDG在七个数据集上超越了八个最先进的无监督基线。
- CLDG显著减少了训练时间和模型参数数量，证明了其有效性和高效性。
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