本文介绍了图对比学习（GCL）的多种新方法，包括无监督学习节点表示的框架、简单的图对比学习模型SimGRACE，以及基于结构和语义的S^3-CL。这些方法通过对比学习损失优化节点嵌入，提升了在多个基准测试中的表现，解决了虚假负样本问题，并提高了学习的鲁棒性和效率。