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具有软邻域意识的单视图图对比学习
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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
本研究提出了单视图图对比学习框架SIGNA，克服了现有方法对跨视图对比的依赖。通过软邻域意识生成结构相关的嵌入对，显著提升了学习效果。实验结果表明，SIGNA在节点级任务中的表现优于现有方法，推断速度提升109到331倍。
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关键要点
- 本研究提出了单视图图对比学习框架SIGNA。
- SIGNA克服了现有方法对跨视图对比的依赖。
- 通过软邻域意识生成结构相关的嵌入对，显著提升学习效果。
- 实验结果表明，SIGNA在节点级任务中的表现优于现有方法。
- SIGNA的推断速度提升了109到331倍。
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