本研究提出了CLDG框架，解决动态图无监督表示学习中的性能下降问题。通过引入实时持久信号，增强节点表示的一致性，实现时间平移不变性。实验结果表明，该方法在七个数据集上超越了八个最先进的基线，且训练时间和模型参数显著减少，证明了其有效性和高效性。