图增强与多重神经网络优化的多维图对比学习

中国图象图形学报页数： 14 2025-09-16

摘要：目的图表示学习在社交网络、生物信息及推荐系统等领域应用广泛。无监督图对比学习因其无需大量标注数据即可获取高质量节点表示而备受关注，但现有方法普遍存在增强策略单一、对比粒度粗放等问题，影响嵌入表示质量。针对上述问题，提出一种结合局部—全局图增强技术与多重神经网络协同建模的多维度图对比学习模型（local and SVD-based global augmentation wit... （共14页）

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