论文信息 论文标题:MGAE: Masked Autoencoders for Self-Supervised Learning on Graphs论文作者:Qiaoyu Tan, Ninghao Liu, Xiao Huang, Rui Chen, Soo-Hyun Choi, Xia Hu论文来源:2022, ArXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction MAE 在图上的应用. 2 Method 整体框架: 2.1 Encoder 本文的掩藏…

论文题目:<node2vec Scalable Feature Learning for Network>发表时间:  KDD 2016 论文作者:  Aditya Grover;Aditya Grover; Jure Leskovec论文地址:  DownloadGithub:      Go 概述 node2vec is an algorithmic framework for representational learning on graphs. Given any graph, it…

论文信息 论文标题:ClusterSCL: Cluster-Aware Supervised Contrastive Learning on Graphs论文作者:Yanling Wang, Jing Zhang, Haoyang Li, Yuxiao Dong, Hongzhi Yin, Cuiping Li论文来源:2020, ICML论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 图上的监督对比学习很难处理拥有较大的类内(intra-class)差异,…

论文信息 论文标题:Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey论文作者:Kaize Ding, Zhe Xu, Hanghang Tong, Huan Liu论文来源:2022, arXiv论文地址:download 1 介绍 本文主要总结图数据增强,并对该领域的代表性方法做出归类分析. DGL 存在的两个问题: 次优图问题:图中包含不确定.冗余.错误和缺失的节点特征或图结构边. 有限标签问题:标签数据成本高,目前大部分 DGL 方法是…

论文信息 论文标题:Graph Communal Contrastive Learning论文作者:Bolian Li, Baoyu Jing, Hanghang Tong论文来源:2022, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 有相同兴趣的人往往通过他们的互动而紧密联系,而有不同兴趣的人则是松散的联系.因此,同一兴趣社区的人在图形上是相似的,将它们视为负对会给节点表示引入图形错误.为了解决这一问题,我们首先提出了一种基于图结构信息学习社区…

论文题目:<Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning> 论文作者: Kaiming He.Haoqi Fan. Yuxin Wu. Saining Xie. Ross Girshick 论文来源:arXiv 论文来源:https://github.com/facebookresearch/moco 1 主要思想 文章核心思想是使用基于 Contrastive learning 的方式自监督的训练一个图片表…

论文信息 论文标题:Structural and Semantic Contrastive Learning for Self-supervised Node Representation Learning论文作者: Kaize Ding .Yancheng Wang .Yingzhen Yang.…

论文信息 论文标题:GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders论文作者:Zhenyu Hou, Xiao Liu, Yukuo Cen, Yuxiao Dong, Hongxia Yang, Chunjie Wang, Jie Tang论文来源:2022, KDD论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction GAE 研究困难之处: 首先,过度强调结构信息. 大多数 GAEs 利用重建边连接作为目标…

论文信息 论文标题:MaskGAE: Masked Graph Modeling Meets Graph Autoencoders论文作者:Jintang Li, Ruofan Wu, Wangbin Sun, Liang Chen, Sheng Tian......论文来源:2022,arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction MAE 在图上的应用--2022 最潮的方法. 2 Related work and Motivation 2.1…

论文信息 论文标题:Efficient Graph Convolution for Joint Node RepresentationLearning and Clustering论文作者:Chakib Fettal, Lazhar Labiod,Mohamed Nadif论文来源:2021, WSDM论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 一个统一的框架中解决了节点嵌入和聚类问题. 2 Method 整体框架: 2.1 Joint Graph Rep…