論文總結(一)：用於圖數據增強的圖對比學習 2020[NIPS] Graph Contrastive Learning with Augmentations
目錄 Abstract Introduction 研究意義與難點 貢獻 概念補充 Method 圖的數據增強 圖對比學習GraphCL Discussion 圖對比學習中數據增強扮演的角色 有效圖擴充的類型、範圍和模式 Comparsion Conclusion Broader Impact Abstract 對圖結構化數據的通用性，可傳遞性和魯棒性表示學習仍然是當前圖神經網絡（GNN）面臨的
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