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软负样本的多重图对比学ä¹
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了GraphRank图对比学习模型，通过基于排名的学习来测量相似度得分，解决了虚假负样本问题并降低了时间复杂度。该模型在多个图任务上实验表现优异。
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关键要点
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对比学习在图学习领域受到广泛关注。
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现有图对比学习方法需要大量负样本，导致虚假负样本和计算负担增加。
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提出GraphRank模型，通过基于排名的学习测量相似度得分。
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GraphRank成功缓解虚假负样本问题，时间复杂度降低至O(N)。
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GraphRank在多个图任务上表现优异，经过广泛实验验证。
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