本文提出了一种自我强化图对比学习（SRGCL）框架，旨在解决图对比学习中高质量正样本对难以获取的问题。SRGCL通过动态评估和选择正样本对，并结合增强策略，展现了在多种图分类任务中的优越性和有效性。
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