Sep, 2022

基于邻域排序的图像软对比学习

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TL;DR本文提出了一种新的图形无监督学习方法，名为 Graph Soft-Contrastive Learning (GSCL)，它能够通过邻域排序进行自我监督学习，而无需依赖于二元对比设置，并且还提出了 GSCL 所需的成对和列表式门控排名 infoNCE 损失函数，以保留邻域中的相对排序关系。
graph contrastive learninggraph self-supervised learninggraph soft-contrastive learningneighborhood rankinggated ranking infonce loss
发现论文，激发创造
  • FastGCL: 对比邻居聚合的图快速自监督学习

    本研究提出了一个简单而有效的方法，即 FastGCL，它针对图形神经网络的特征（如邻域聚合）构建加权聚合和非聚合邻域信息作为正负样本，通过识别数据的潜在语义信息来快速训练和收敛，从而在节点分类和图分类任务中具有竞争性的分类性能和显着的训练加速。

    May, 2022

  • 平滑图对比学习中的无缝相似性融合

    本文介绍了一种平滑图对比学习模型（SGCL），它利用了扩充图的几何结构来在对比损失中注入与正负节点对相关的接近信息，从而显著规范化学习过程，并通过针对负样本的三种不同平滑技术调整对比损失中节点对的惩罚，以提高在大规模图上的可扩展性，通过在各种基准测试中的大量实验证明了该框架相对于最近的基准方法的优越性。

    Feb, 2024

  • 我们是否真的需要用于图表示的对比学习？

    对比学习在图学习领域吸引了大量研究兴趣，现有的图对比学习方法需要大规模和多样化的负样本来确保嵌入的质量，但这样会引入虚假的负样本，同时增加了计算负担和时间复杂度，为解决这些问题，提出了一种简单而有效的模型 GraphRank，通过引入基于排名的学习来测量相似度得分，成功地缓解了虚假负样本问题，并将时间复杂度从 O (N^2) 降低到 O (N)，并在多个图任务上展开了广泛实验，证明 GraphRank 在各种任务中表现优异。

    Oct, 2023

  • LightGCL: 简单而有效的图形对比学习用于推荐

    本文提出了一种新的图对比学习范式 LightGCL，基于奇异值分解对图的对比增强进行单一约束结构的调整，在推荐系统领域具有显著的性能优势和鲁棒性。

    Feb, 2023

  • CSGCL: 社区强度增强的图对比学习

    为了解决 GCL 方法中的 community semantics 问题，我们提出了一种称为 CSGCL 的 algorithmic framework，并使用两种新的图扩充方法和动态的 'Team-up' 对比学习策略，传播 community strength，实现了对图表示的有效性和通用性的验证。

    May, 2023

  • 图形对比学习的实证研究

    本文提出了一种利用 Graph Contrastive Learning 无人工标注学习图形表示的新范式，并通过对一系列基准任务和各种领域的数据集进行广泛、可控的实验，研究不同的 GCL 组件之间的相互作用，得出了一套有效 GCL 的一般特性与实现技巧。

    Sep, 2021

  • 图形自对比表示学习

    本文提出了一种名为 GraphSC 的新型图自我对比框架，它使用图自身通过图增强函数生成正负样本，并使用 Hilbert-Schmidt 独立准则对表示进行分解并引入掩蔽自我对比机制以更好地区分正负样本，同时通过显式减小锚点和正样本之间的绝对距离来加快收敛，并在无监督和迁移学习设置下与其他 19 种最先进方法进行了广泛实验评估。

    Sep, 2023

  • 基于局部结构的图形对比表示学习

    我们提出了一种局部结构感知的图对比学习方法 (LS-GCL)，用于从多个视角建模节点的结构信息，并且通过多层对比损失函数来优化模型，实验结果表明我们的方法在节点分类和链接预测任务上均优于最先进的图表示学习方法。

    Aug, 2023

  • 基于子图网络的对比学习

    本文提出了一种名为基于子图网络的对比学习的新框架，用于挖掘子结构与图表征之间的相互作用，可提高图像的非监督和迁移学习性能。

    Jun, 2023

  • 走向图对比学习：调查和进展

    在图数据上的深度学习、自监督学习、图对比学习和以数据为基础的图学习的实际应用是这篇综述的主要内容。

    May, 2024