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通过多维对比学习增强的图表示嵌入（GRE^2-MDCL）
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种自监督图神经网络预训练框架Graph Contrastive Coding（GCC），通过对比学习提升图神经网络性能。实验结果表明，GCC在节点分类、相似性搜索和图分类等任务中表现优异，展示了预训练和微调在图表示学习中的潜力。
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关键要点
- 本文提出了一种自监督的图神经网络预训练框架Graph Contrastive Coding（GCC）。
- GCC通过子图实例区分学习网络的建构，利用对比学习增强图神经网络的内在和可迁移的结构表现。
- 在十个图数据集上的实验结果表明，GCC在节点分类、相似性搜索和图分类等任务中表现优异。
- GCC的性能与特定任务和从零开始训练的对应模型相竞争，显示了预训练和微调在图表示学习中的潜力。
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延伸问答
Graph Contrastive Coding（GCC）是什么？
GCC是一种自监督的图神经网络预训练框架，通过对比学习提升图神经网络的性能。
GCC在图学习任务中的表现如何？
GCC在节点分类、相似性搜索和图分类等任务中表现优异，显示了其强大的性能。
GCC是如何增强图神经网络的性能的？
GCC通过子图实例区分学习和对比学习，增强了图神经网络的内在和可迁移的结构表现。
GCC与从零开始训练的模型相比如何？
GCC的性能与特定任务和从零开始训练的对应模型相竞争，显示出其预训练和微调的潜力。
GCC的实验是在哪些数据集上进行的？
GCC在十个图数据集上进行了实验，以验证其性能。
GCC的预训练和微调有什么潜力？
GCC展示了预训练和微调在图表示学习中的巨大潜力，能够提升模型的整体性能。
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