基于跨視圖原型非對(duì)比學(xué)習(xí)的異構(gòu)圖嵌入模型

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摘 要：

基于非對(duì)比學(xué)習(xí)（NCL）的異構(gòu)圖嵌入模型不依賴負(fù)樣本學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征和模式，可能導(dǎo)致模型無法有效地學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)之間的區(qū)分度。提出了一種基于跨視圖原型非對(duì)比學(xué)習(xí)的異構(gòu)圖嵌入模型（XP-NCL），通過尋找額外的正樣本提供更多關(guān)于源節(jié)點(diǎn)的上下文信息，并重新考慮了正樣本之間的相似性，從而為下游任務(wù)學(xué)習(xí)更高效的節(jié)點(diǎn)表征。（剩余15587字）