Hypergraph Contrastive Learning

Hypergraph Contrastive Learning ist eine selbstüberwachte Lernmethode, die auf hypergraphischen Strukturen basiert. Sie ist darauf ausgelegt, höhere Ordnungsbeziehungen und komplexe strukturelle Informationen durch ein kontrastives Lernframework zu erfassen, wodurch die Leistung des Modells bei Aufgaben wie Knotenrepräsentationslernen, Clustering und Klassifizierung verbessert wird. Diese Methode steigert die Datenrepräsentationsfähigkeiten, indem sie Hypergraphen konstruiert, die Merkmalsdarstellungen weiter optimiert und somit in verschiedenen Anwendungsszenarien für graphische Daten eine wichtige Rolle spielt.