局部感知图对比学习（LACL）是一种自监督学习框架，旨在捕捉局部图信息，解决传统对比学习忽视局部结构的问题。实验结果表明，LACL在图表示学习中优于现有方法。文章总结了自监督学习在图数据中的应用，提出了统一的数学框架，并讨论了未来的研究方向。