论文信息 论文标题:Towards Robust Graph Contrastive Learning论文作者:Nikola Jovanović, Zhao Meng, Lukas Faber, Roger Wattenhofer论文来源:2021, arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 创新点:从对抗攻击和对抗防御考虑数据增强策略. 2 Graph robust contrastive learning 2.1 Background 目…

论文信息 论文标题:Structural and Semantic Contrastive Learning for Self-supervised Node Representation Learning论文作者: Kaize Ding .Yancheng Wang .Yingzhen Yang.…

论文信息 论文标题:Graph Contrastive Learning with Adaptive Augmentation论文作者:Yanqiao Zhu.Yichen Xu3.Feng Yu4.Qiang Liu.Shu Wu.Liang Wang论文来源:2021, WWW论文地址:download论文代码:download 1 介绍 出发角度:倾向于保持重要的结构和属性不变,同时干扰可能不重要的边连接和特征. 自适应数据增强方面: 拓扑结构:基于节点中心性度量,突出重要连接: 语义信息…

论文信息 论文标题:SimGRACE: A Simple Framework for Graph Contrastive Learning without Data Augmentation论文作者:Jun Xia, Lirong Wu, Jintao Chen, Bozhen Hu, Stan Z. Li论文来源:2022, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 对比学习种数据增强存在的三个问题: First, the augmentati…

论文信息 论文标题:Rethinking and Scaling Up Graph Contrastive Learning: An Extremely Efficient Approach with Group Discrimination论文作者:Yizhen Zheng, Shirui Pan, Vincent Cs Lee, Yu Zheng, Philip S. Yu论文来源:2022,NeurIPS论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction…

论文信息 Title:<Symmetric Graph Convolutional Autoencoder for Unsupervised Graph Representation Learning> Authors:Jiwoong Park.Minsik Lee.H. Chang.Kyuewang Lee.J. Choi Sources:2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) Paper:Downlo…

论文信息 论文标题:Deep Attention-guided Graph Clustering with Dual Self-supervision论文作者:Zhihao Peng, Hui Liu, Yuheng Jia, Junhui Hou论文来源:2022, arXiv论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 当前考虑拓扑结构信息和语义信息的深度聚类方法存在的问题: 将 DAE 和 GCN 提取到的特征重要性同等看待: 忽略了不同层次的多尺度信…

论文题目:<GraRep: Learning Graph Representations with Global Structural Information>发表时间:  CIKM论文作者:  Shaosheng Cao; Wei Lu;  Qiongkai Xu论文地址:  DownloadGithub:      Go Abstract 在本文中,我们提出了一种新的学习加权图顶点表示的GraRep模型.该模型学习低维向量来表示出现在图中的顶点,与现有的工作不同,它将图的全局结构信息集成到…

论文信息 论文标题:Accurate Learning of Graph Representations with Graph Multiset Pooling论文作者:Jinheon Baek, Minki Kang, Sung Ju Hwang论文来源:2021, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 图池化存在的问题:获得的图表示需进一步使用池化函数将一组节点表示映射为紧凑的形式.对所有节点表示的简单求和或平均都平等地考虑所有节点特征…

论文信息 论文标题:Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks论文作者:Keyulu Xu, Chengtao Li, Yonglong Tian, Tomohiro Sonobe, Ken-ichi Kawarabayashi, Stefanie Jegelka论文来源:2018,ICML论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 最近,图表示学习提出了基于 "邻域聚…