SAC-GCL：面向图对比学习的结构感知压缩框架
原文标题：SAC-GCL: Structure-Aware Compression for Graph Contrastive Learning
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针对现有图对比学习依赖随机增强、易破坏拓扑的问题，论文提出 SAC-GCL，用结构分解提取内聚子图并压缩为超节点，构建保留局部密度与高阶结构的粗化视图。在六个基准数据集上图分类表现更稳健、更具判别力。
- 问题
- 图对比学习依赖随机增强，常破坏关键拓扑并产生语义不一致视图。
- 方法
- 用结构分解提取内聚子图并压缩成超节点，构建保留局部密度与高阶结构的粗化视图，替代随机扰动。
- 结果
- 在六个基准数据集上图分类更稳健、更具判别力，未给出具体提升数字。
- 影响
- 图分类场景可用结构感知的视图生成替代随机增强，减少对增强策略的手工调参。
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