融合Gromov-Wasserstein方法的子图对比学习

本研究解决了自监督图表示学习中有效前置任务设计的难题，提出了一种名为FOSSIL的新方法，结合了节点级和子图级的对比学习。通过整合标准的节点级对比损失与Fused Gromov-Wasserstein距离，该方法能够有效捕捉节点特征和图结构，最终在多个基准图数据集上表现优异，推动了图对比学习的发展。