Hypergraph Contrastive Learning

Hypergraph Contrastive Learning是一种基于超图结构的自监督学习方法，旨在通过对比学习框架捕捉高阶关系和复杂结构信息，提升模型在节点表示学习、聚类和分类等任务中的性能。该方法通过构建超图来增强数据的表示能力，进一步优化特征嵌入，从而在各种图数据应用场景中发挥重要作用。