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MNN：混合最近邻算法用于自监督学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
SelfGNN是一种基于对比自监督技术的图神经网络，采用批量标准化和四种图形特征增强技术来实现无监督学习。实验证明，SelfGNN的特征增强技术能够与常用的图形拓扑增强技术同样好地发挥作用，并且没有计算开销。在七种公开数据集上的实验结果表明，SelfGNN表现出较高水平的性能，与SOTA监督GNN性能相当，并且始终优于SOTA半监督和无监督GNN。
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关键要点
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SelfGNN是一种基于对比自监督技术的图神经网络。
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SelfGNN采用批量标准化和四种图形特征增强技术实现无监督学习。
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特征增强技术（FA）与常用的图形拓扑增强技术（TA）同样有效且没有计算开销。
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在七种公开数据集上的实验结果显示，SelfGNN性能较高。
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SelfGNN的性能与SOTA监督GNN相当，优于SOTA半监督和无监督GNN。
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