Awesome-Graph-Contrastive-Learning:图对比学习相关资源的收集-源码

真棒图对比学习 与图对比学习相关的资源集合。 内容 文件 2019年 | 编码： ， tf_geometric 方法（ DGI ）：局部-全局互信息最大化 实验： 任务：传导性节点分类| 数据集： Cora，Citeseer，Pubmed。 | 基准：原始特征，标签传播，DeepWalk，DeepWalk +特征，GCN，Planetoid。 任务：归纳节点分类| 数据集： Reddit，PPI。 | 基线：原始功能； DeepWalk； DeepWalk +功能； GraphSAGE-GCN; GraphSAGE-mean; GraphSAGE-LSTM； GraphSAGE-pool; FastGCN； 平均集中。 2020年 InfoGraph：通过互信息最大化实现无监督和半监督的图级表示学习孙凡云，Jordan Hoffmann，Vikas Verma，Jian Ta