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FiGURe：简洁高效的无监督节点表示学习与过滤增强

💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要

FiGURe方法是一种无监督节点表示学习方法，可在下游任务上表现优秀。该方法提出了基于滤波器的增强方法，可共享权重降低计算负载。使用随机傅里叶特征映射实现低维度嵌入，解决高维度表示中的计算问题。在所有数据集上取得高达4.4%的平均增益，超过最先进的无监督模型。

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标签

FiGURe方法 无监督 无监督学习 滤波器 节点表示学习 随机傅里叶特征映射
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