基于多个节点中心子图的对比表示学习
摘要：基于对图结构化数据的基本元素——节点的研究，节点被认为是图表示学习中的主要对象。一个单独的节点直观上来说，从整个图中具有多个以节点为中心的子图（例如，在社交网络中，一个人根据他的不同关系有多个社交圈）。我们在图对比学习的框架下研究了这种直觉，并提出了一种多个以节点为中心的子图对比表示学习方法，以自监督方式学习图上的节点表示。具体而言，我们精心设计了一系列以中心节点为中心的区域子图。然后，通过对比损失最大化同一节点的不同子图之间的互信息。各种真实世界数据集和不同的下游任务上的实验证明，我们的模型取得了最先进的结果。
作者：Dong Li, Wenjun Wang, Minglai Shao, Chen Zhao
论文ID：2308.16441
分类：Artificial Intelligence
分类简称：cs.AI
提交时间：2023-09-01