NeurIPS2022｜图对比学习的结构公平性初探
节点表示学习对结构公平性有所要求，即在度小和度大节点上都有良好的性能表现。最近研究表明，图卷积网络 (GCN) 常对度小节点的预测性能较差，在广泛存在的度呈长尾分布的图上表现出结构不公平。图对比学习 (GCL) 继承了 GCN 和对比学习的优势，甚至在许多任务上超越了半监督 GCN。那么 GCL 针对节点度的表现又如何呢？是否可能为缓解结构不公平提供新的思路？
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发布于 云南