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摘要
摘要
图结构数据是城市规划、分子生物科学、社交网络挖掘、推荐系统等领域的一种
基本数据形式,具有重要的研究价值。由于图结构数据经常存在缺乏标签的问题,人
工标注成本过高,因此研究无监督的方法学习图结构表征具有很强的现实意义。近年
来,无监督学习在自然语言处理和计算机视觉领域均取得了一系列突破。很自然的,
将这些领域中最先进的无监督对比学习方法迁移至图结构数据,成为图结构数据无监
督学习方向的热点。然而,由于图结构数据与图像数
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