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通过信息论分解平衡自监督学习中的图嵌入平滑性
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新损失函数，通过信息论框架解决自监督学习中图嵌入平滑性与下游任务表现之间的矛盾，从而提升图嵌入质量。实验结果表明，框架BSG在节点分类和链接预测任务中表现优异。
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关键要点
- 本研究提出了一种新损失函数，解决自监督学习中图嵌入平滑性与下游任务表现之间的矛盾。
- 通过信息论框架将目标分解为三个部分，提出新的损失函数以平衡邻居损失、最小损失和散度损失。
- 该方法提升了图嵌入质量。
- 实验结果表明，框架BSG在节点分类和链接预测任务中表现优异，达到了最先进的性能。
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