本研究提出了多种图对比学习方法，包括光谱扩增的拓扑扩充、自适应增强和对抗性图增强策略，旨在提升图表示学习的泛化能力和鲁棒性。实验结果表明，这些方法在节点分类和推荐系统中表现优异，有效捕捉图的内在结构和属性信息。