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通过图结构自对比学习建模多层感知器上的图结构信息
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原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的图结构自对比框架，通过多层感知器隐式捕捉结构信息，提高模型的鲁棒性和泛化能力。实验结果表明，该框架在性能上优于其他主流方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的图结构自对比框架，旨在提高模型的鲁棒性和泛化能力。
- 该方法通过多层感知器隐式捕捉结构信息，不依赖于信息传递。
- 通过去除无效边缘和自对比学习，提高了节点表示的稳健性。
- 实验结果表明，GSSC框架在性能上显著优于其他主流方法。
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