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Why is the effect of removing edges often better than adding edges in graph contrastive learning?

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内容提要

本研究提出了一种新颖的图对比学习算法EPAGCL，通过引入“错误传播率”指标来优化图增强过程。实验结果表明，该算法在多个数据集上表现优异。

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标签

EPAGCL graph 图增强 图对比学习 实验结果 错误传播率
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