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摘要：本发明是一种基于社区原型的图对比学习方法。相比于现有的图对比学习方法，本发明更加重视社区信息，将社区检测、社区原型和节点嵌入相互关联，以提高图表示学习的质量。本发明通过结合图注意力网络GAT和传统的社区检测算法标签传播算法，LPA，来学习带有社区结构信息的节点嵌入。经过大量的实验，结果表明它的性能优于现有方法。该方法可应用于无标签数据的图表示学习任务，缓解监督学习的重度依赖标签、泛化性能差、鲁棒性弱等局限性，具有广泛的应用前景。
主权项：1.一种基于社区原型的图对比学习方法。其特征在于本发明更加重视社区信息，将社区检测、社区原型和节点嵌入相互关联，以提高图表示学习的质量。本发明通过结合图注意力网络GAT和传统的社区检测算法标签传播算法，LPA，来学习带有社区结构信息的节点嵌入。经过实验，结果表明它的性能优于现有方法。该方法可应用于无标签数据的图表示学习任务，缓解监督学习的重度依赖标签、泛化性能差、鲁棒性弱等局限性，具有广泛的应用前景。
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百度查询： 南京大学 一种基于社区原型的图对比学习方法
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