Hypergraph Contrastive Learning

Hypergraph Contrastive Learning은 하이퍼그래프 구조를 기반으로 하는 자기 지도 학습 방법으로, 대비 학습 프레임워크를 통해 고차 관계와 복잡한 구조적 정보를 포착하여 노드 표현 학습, 클러스터링, 분류 등의 작업에서 모델의 성능을 향상시키는 데 설계되었습니다. 이 방법은 하이퍼그래프를 구성하여 데이터 표현 능력을 개선하고, 특성 임베딩을 최적화함으로써 다양한 그래프 데이터 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다.