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

本文提出了一种名为 Graph Contrastive Learning（GraphCL）的一般框架，以自我监督的方式学习节点表示，通过最大化同一节点的本地子图的内在特征和连接结构的两个随机扰动版本的表示之间的相似性来学习节点嵌入，并使用对比学习损失来最大化它们之间的一致性，证明我们的方法在节点分类基准测试中显着优于无监督学习的现有技术。

Jul, 2020

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。

Sep, 2022

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

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

本研究提出了一种基于自适应子图生成对比学习框架，可以通过捕捉图的内在结构来生成对比样本，并同时根据子图的特征和结构来区分样本，以最优运输距离作为子图之间的相似度度量。通过在基准数据集上进行广泛的节点分类实验，验证了该图对比学习方法的有效性。

Jul, 2022

提出了一种创新的框架：对抗课程图对比学习（ACGCL），利用成对增强技术生成可控相似性的图级正负样本，并通过子图对比学习鉴别其中的有效图模式。ACGCL 框架内还设计了一种新颖的对抗课程训练方法，通过逐渐增加样本难度来促进渐进学习。最后，通过对六个知名基准数据集进行全面评估，ACGCL 显著超过一组最先进的基准。

Feb, 2024

本文介绍了一种基于实例级去相关视角的简洁而有效的图对比学习框架（SGCL），在各种图基准测试中展现出与更少参数，更低时间和空间成本以及显著的收敛加速相比具有竞争性的性能。

Dec, 2023

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

本文提出了一种名为双视角跨图对比学习（DC-GCL）的创新框架，通过增强正样本多样性和可靠性，提供了更多样化和可靠的训练输入，相较于传统的图对比学习方法，DC-GCL 能够在各种基准测试和任务中显著提高性能。

Jun, 2024