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Balancing Graph Embedding Smoothness in Self-Supervised Learning via Information-Theoretic Decomposition
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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
本研究探讨自监督学习中图嵌入的平滑性与下游任务表现之间的平衡，提出了一种新的损失函数以提升图嵌入质量。实验结果显示，该框架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
- 本研究解决了自监督学习中图嵌入平滑性与下游任务表现之间的不平衡问题。
- 通过信息论框架将目标分解为邻居损失、最小损失和散度损失三个部分。
- 提出了一种新的损失函数，以提升图嵌入质量。
- 实验结果表明，所提框架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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