本研究提出ELU-GCN框架，旨在解决传统图卷积网络在标签信息利用上的不足，通过学习新图结构和图对比学习，显著提升GCNs的泛化能力。

PReLU()函数可以从1D或更高维的张量中计算出的零个或多个值中获取1D或更高维的张量。ELU()函数可以从0D或更高维的张量中计算出的零个或多个值中获取0D或更高维的张量。