基于数据驱动的自监督图表示学习

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内容提要

本研究提出了一种新型自监督图表示学习方法,克服了现有方法的局限性。该方法通过自动学习图数据增强,在节点分类和图属性预测中表现优异,具有广泛的应用潜力。

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