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Multi-head graph contrastive learning with hop augmentation for node classification
DOI:10.1016/j.patcog.2025.112055.png)
摘要
En 中文
• HA: 使用多跳信息进行鲁棒特征增强,保持结构完整性。
• MHGCL-HA的2V变体提升了效率并减少了资源使用。
• 多头对比损失通过多视角对比丰富节点嵌入。
期刊
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
机构
暂无机构信息
引用论文
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