self-supervised learning of graph neural networks (GNNs) aims to learn an
accurate representation of the graphs in an unsupervised manner, to obtain
transferable representations of them for diverse downstream tas
本研究提出了 SelfGNN,它是一种基于对比自监督技术的图神经网络,采用批量标准化和四种图形特征增强技术来实现无监督学习。除了使用常用的图形拓扑增强技术(TA),实验证明我们提出的特征增强(FA)能够与 TA 同样好地发挥作用,而且没有计算开销。在七种公开数据集上的实验结果表明,SelfGNN 表现出较高水平的性能,与 SOTA 监督 GNN 性能相当,并且始终优于 SOTA 半监督和无监督 GNN。