IJCAI 2022 | RoSA: 一个鲁棒的自对比框架用于节点-节点图对比学习

今天给大家分享一篇浙江大学汤斯亮老师课题组发表在IJCAI2022上的一篇文章“RoSA: A Robust Self-Aligned Framework for Node-Node Graph Contrastive Learning”。针对非对齐节点-节点对比面临的三个挑战：1. 如何设计子采样方法，可以生成不一致的视图，同时保持语义的一致性? 2. 如何对比两个非对齐的视图即使节点的数量和节点之间的对应关系不一致? 3. 如何提高无监督图对比学习的性能，同时增强模型的鲁棒性？作者提出一个新的图对比学习方法RoSA解决上述问题。最终实验结果表明了该方法的有效性。