今天给大家分享的是蒙纳士大学潘世瑞教授发表在IJCAI 2022上的一篇论文"CGMN: A Contrastive Graph Matching Network for Self-Supervised Graph Similarity Learning"。作者提出了一个对比图匹配网络（CGMN）用于自监督图相似性学习。具体地，作者为输入的两个图都生成两个增广视图，之后原始图和增广图被GNN映射到一个低维的嵌入空间。同时，作者采用两种策略，即跨视图交互和跨图交互，来学习更为有效的节点嵌入。前者用于加强两个视图中的节点表示的一致性。后者被用来识别不同图之间的节点差异。
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